我无法弄清楚ORB算法输出中的关键点如何在OpenCV中排名。
我在一些样本上测试它所知道的是它不是在帧上的位置，我认为算法分配给每个关键点的得分并不好。
我的目标是按照得分对关键点进行排名。最差功能的最佳功能。我是否遗漏了某些东西，或者在不改变ORB算法的代码来源的情况下是不可行的？
答案 0 :(得分：0)
在OpenCV源代码中，有一条注释和代码，表明关键点按图像金字塔等级进行聚类。见：OpenCV Orb code on github。在每个图像金字塔等级中，使用OpenCV的FastFeatureDetector选择关键点，FastFatureDetector按行然后按列扫描，计算角分数。因此，如果您使用图像金字塔，结果将是输出关键点既不按图像位置也不按关键点得分排序。似乎Python lib不允许你设置图像金字塔等级的数量？但C ++ API确实如此（参见：http://docs.opencv.org/trunk/db/d95/classcv_1_1ORB.html）。
在任何情况下，您都应该能够通过在Python中使用输入参数来设置保留的关键点数量，因此您可能不关心对它们进行排名。据我所知，您可能只想按分数对关键点进行排名，以便丢弃低得分点，这可以通过API完成。请参阅：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_orb/py_orb.html#orb-in-opencv