Question

我目前正在使用SIFT功能来查找图像之间的相似度。但是我想为它添加更多功能，以便可以改进相似性度量。现在，对于类似的图片，它显示len(good)左右500的值，对于棋盘游戏和狗的图像，值约为275。我可以研究哪些其他功能，可能是全局功能？我如何用SIFT添加它？

   def feature_matching():

    img1 = cv2.imread('img1.jpeg', 0)          # queryImage

    img2 = cv2.imread('img2.jpeg', 0)

    # Initiate SIFT detector
    sift = cv2.SIFT()

    # find the keypoints and descriptors with SIFT
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

    # BFMatcher with default params
    bf = cv2.BFMatcher()
    matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2)

    # Apply ratio test
    good = []
    for m,n in matches:
        if m.distance < 0.75*n.distance:
            good.append(m)

    print(len(good))


    #gray1 = cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #gray2 = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # cv2.drawMatchesKnn expects list of lists as matches.
    img3 = drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good)

Answer 1

您还可以尝试交叉检查匹配，如C ++中解释here。在python中，您只需要更改以下行：

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)

将全局特征添加到SIFT特征以查找图像相似性

1 个答案: