Функция согласования с использованием OpenCV ORB не дает удовлетворительных результатов все время

Question

Я использую OpenCV ORB для проверки, похожи ли два изображения или нет.ORB эффективен и дает мне лучшие результаты большую часть времени.Но в некоторых случаях результат ORB не является удовлетворительным.Я использую параметр distance, полученный после KnnMatch, для идентификации похожих изображений.

Моя логика - Если диапазон значений расстояния начинается с меньшего значения, то изображения аналогичны.

Мой код доступен по этой ссылке

После сравнения результат говорит, что Image2 и Image3 похожи на Image1

Должен ли яизменить эту логику в зависимости от расстояния ?Будет ли подход в сочетании с машинным обучением и OpenCV ORB решением?

Answer 1

Я выполнил проект, похожий на ваш, и у меня также были проблемы с ORB.ORB хорош для сопоставления ключевых точек, и я нашел, что он относительно хорош в этом, используя его так же, как вы, сортируя по расстоянию.

Однако, если вы хотите определить, насколько похожи изображения вместо просто ключевых точек изображения , тогда вместо подсчета количества совпадений ключевых точек у вас в изображениях, попробуйте сравнить расстояние (я) между различными точками на одном и том же изображении с расстоянием (ями) между соответствующими точками на другом изображении.