我正在使用 openCV Surf 跟踪器在两个图像中找到确切的点。如您所知，Surf 在两幅图像中都返回了许多特征点。我想要做的是使用这些特征参数来找出哪些匹配是完全正确的（真正的正匹配）。在我的应用程序中，我只需要真正的肯定匹配。
这些参数存在：Hessian、Laplacian、Distance、Size、Dir。
我不知道如何使用这些参数？精确匹配的距离更小还是粗麻布更远？拉普拉斯能帮忙吗？大小或目录可以帮助吗？
我怎样才能找到完全匹配（真阳性）？
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通过采用以下策略，您可以在查询和图像中的描述符之间找到非常合适的匹配 -
使用 2 NN 搜索图像描述符中的查询描述符，以及以下条件 -
如果 distance(1st match) < 0.6*distance(2nd match) 则第一个匹配是“好匹配”。
过滤掉误报。
于 2012-02-26T19:13:34.270 回答
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很明显，您不能 100% 确定哪些点真正匹配。您可以通过调整 SURF 参数（请参阅此处的一些链接）来增加（性能成本）正数。根据您的实际任务，您可以使用稳健的算法来消除异常值，即如果您执行某种模型拟合，则为 RANSAC。此外，正如 Erfan 所说，您可以使用空间信息（查看“Elastic Bunch Graph Matching”和Spatial BoW）。
于 2010-07-24T12:58:10.873 回答
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我即将发布的答案只是我的猜测，因为我尚未对其进行测试以查看它是否完全按预期工作。通过比较返回的3个随机候选特征点之间的相对极距，opencv并与模板中的对应点进行比较（有一定误差），不仅可以计算出真阳性的概率，还可以计算出的角度和尺度你匹配的模式。
干杯!
于 2010-07-13T18:39:06.853 回答