Я использую ORB для сравнения функций на двух изображениях, чтобы найти сходство между ними. bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1,des2)
distance=maches[i].distance
Есть ли способ найти пороговое расстояние, чтобы прокомментировать, насколько похожи функции? Я проверяю, если расстояние ‹ threshold_distance, тогда функции похожи, иначе нет.
Использование одного порога для этой цели обычно не так надежно.
Лучший подход состоит в том, чтобы найти кратчайшее расстояние (d1) и второе кратчайшее расстояние (d2) и использовать соотношение.
r=d1/d2
Вы хотите, чтобы это r было меньше порога, соответствующего вашему сценарию.
Кроме того, вы можете захотеть ограничить действительные расстояния, используя глобальный порог, только для исключения нежелательных совпадений.
Может быть, это поможет вам,
double max_dist = 0; double min_dist = 100;
for( int i = 0; i < dest1.rows; i++)
{
double dist = matches12[i].distance;
if(dist < min_dist)
min_dist = dist;
if(dist > max_dist)
max_dist = dist;
}
printf("-- Max dist : %f \n", max_dist);
printf("-- Min dist : %f \n", min_dist);
