OpenCV Python功能检测和匹配

Question

我不了解FLANN中的功能匹配API。 我找到了这段代码，并将其用作开发的基准： 图像拼接Python

但是我不知道flann.knnMatch（）函数返回什么。 这是DMatch类型的元组的列表。 我不明白为什么每个元组都有两个匹配项。 我也不明白为什么应用Lowe比率来比较元组中的两项，然后我们仅使用元组中的第一项。

我似乎在OpenCV文档中找不到有关flann python绑定的任何信息，因此我一直在努力弄清所有这些内容。

任何对此的解释将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

1. 函数flann.knnMatch（）方法（k = 2）返回两个最佳匹配点。
2. 对于图像拼接，您可能必须在两个方向上进行匹配，即，对于第一幅图像中的每个点，我们需要在第二幅图像中找到两个最佳匹配，而对于第二幅图像中的特征点，则要执行相同的操作，以便找到第一幅图像中的两个最佳匹配。
3. 根据描述符之间的距离返回两个最佳匹配。 如果测得的距离对于最佳匹配而言非常低，而对于第二最佳匹配而言则远大于第一匹配无疑是最佳选择。
4. 如果两个最佳匹配在距离上相对接近，则您要对最佳匹配的距离与第二个匹配的距离进行比率测试，该比率不大于给定的阈值（通常是进行比率测试的目的）