我正在实现SIFT算法，其中我使用它的目的是我有一组图像，我想找到针对单个图像的最佳匹配，我将其保留为“模板图像”。 SIFT返回匹配和分数，其中“匹配”表示在两个图像中发现相同的描述符，“得分”由欧几里德方法确定。
现在我陷入困境，我需要用我的模板图像评估所有图像中的最佳匹配。我发现当两个图像之间存在完全匹配时，“得分”结果为零，因为两个图像中的描述符位置相同。我该如何理解我可以说这个图像是使用“得分”或任何其他方法对模板的最佳匹配或第二次最佳匹配？
答案 0 :(得分：1)
对于每张图片，您已经找到了一组匹配项和相应的分数w.r.t.模板图片，对吧？
您可以对每张图片的所有分数求和，以获得每张图片的总分，然后选择“最佳匹配”图片，即总分最低的图片。同样的“第二好”等等。
但是，我必须指出，应用基本SIFT算法后的主要困难通常在于确定哪些匹配实际上是正确的。如果你已经做得很好（例如使用像RANSAC这样的强大方法），找到“最佳匹配图像”不应该太难，如上所述。