我目前正在使用FLANN实施LSH。
matches = flann.knnMatch(des1,k=2)
des1是我查询图像的二进制描述符& flann是flanbasedmatcher(使用FLANN LSH算法)变量,它具有图像数据库的所有二进制描述符。
如何输出knnMatch的结果?
答案 0 :(得分:1)
您可能需要查看此link 它是一个opencv示例,展示了如何使用FlannBasedMatcher。 有很多话题在谈论这个问题,你应该在询问之前更好地搜索。
修改强>
我假设您有一个FLANN索引与des1
匹配,因此如果匹配,则返回一个函数。
MIN_MATCH_COUNT = 10
def flann_match(des1):
matches = flann.knnMatch(des1, k=2)
# Check the distance to keep only the good matches.
matches = [m[0] for m in matches if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * 0.75]
if len(matches < MIN_MATCH_COUNT)
return False
return True
此实施非常简单,您需要使用cv2.findHomography()
(documentation)来获得更好,更准确的结果,具体取决于您的目标。
希望它有所帮助。