做knnMatch后的.distance是什么？

Question

基本上我有：

BruteForceMatcher<L2<float>>().knnMatch(descriptor1,descriptor2,matches,2);

为了获得好的匹配，我解析所有“匹配”向量并检查距离，如下所示：

if( (matches[i][0].distance / matches[i][1].distance) < ratio ){
  //> Good match!
}

但matches[i][0].distance是什么意思？ matches[i][0]和？

之间的距离

我的假设

对于我能猜到的情况，我首先计算第一场比赛与NN之间的欧洲距离，并用阈值过滤它，这听起来更合乎逻辑，如：

//> I calculate the distance between 2 nearest neighborhood and filter it based on thresold
foreach( matches : i) {
 if ( euclianDistance( matches[i][0] , matches[i][1] ) < threshold ) {
   //> good match
 }
}

Answer 1

descriptor - 是一个N维空间点。

匹配 - 是一对描述符 - 一个来自第一个集合，一个来自第二个集合（也称为 train 和查询集合）。

距离 - 是L2结构指向的2个描述符的match指标。 （您将指标类型指定为BruteForceMatcher）的模板参数。

match[i][0].distance = L2(descriptor1.row(match[i][0].trainIdx),
                          descriptor2.row(match[i][0].queryIdx))

因此，knnMatch从 train 集中为每个描述符的查询集返回两个最接近的描述符。接下来，当两个找到的描述符彼此接近时，您将过滤掉案例。