【发布时间】：2017-12-07 09:22:38
【问题描述】：
在本教程的启发下： Feature Matching，我正在尝试对我拥有的图像集进行模板匹配和聚类。
我在其中的大部分数据集，图像是直的（可能最大旋转 10 度） 我想利用这些信息进行更好的匹配， 我注意到有时我有一个错误的匹配，当我显示匹配时，我可以看到匹配向量都在不同的角度（不是直线）我如何检查它得到的匹配是直线还是旋转？
感谢您的帮助
【问题讨论】：
标签： opencv sift template-matching
【发布时间】：2017-12-07 09:22:38
【问题描述】：
我不确定是否了解所有内容，您所说的直接图像是什么意思？
对于匹配，当您比较两张图像时，您可能会有很多特征与这两张图像相对应，并且您不能确保它们都描述了一条直线，您可以假设当您有直线时尝试像示例中那样在图像中查找对象，但这只是一个表示...
如果你只想做聚类，我建议你只比较特征而不做一些匹配，你可能会找到一些图像的共同特征集群，你可以重新组合
【讨论】：
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在1 你可以看到两个非直线图像的示例我正在寻找更多以了解我从 bf.match(d1, d2) 得到的结果以及如何分析匹配的重点
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好吧，我明白了！我建议您计算一个平均方向向量并删除角度大于给定阈值 10° 的点
所以 ORB 和 SIFT 尝试匹配一对图像中的特征。出现不匹配的原因是因为某些特征过于相似，系统将它们误认为是匹配的。
您需要提高检测器的阈值以匹配器可接受的匹配。
【讨论】：