Я пытаюсь обнаружить фальсификацию копирования-перемещения через ключевые точки.Я использую это 
Это изображение подделано (номер 4 скопирован и перемещен).Я получил ключевые точки (число = 891) и дескрипторы для каждой ключевой точки.Форма descriptors = (891x128).Это изображение, на котором нарисованы ключевые точки.
Теперь я должен сгруппировать эти дескрипторы, верно?Как именно я должен это сделать?Я сослался на многие статьи, и они показывают только блок-схему, а не то, как это сделать, и большинство из них являются гибридными.Большинство вопросов StackOverflow касаются нескольких изображений (из области сходства изображений).
Я думал, что дескрипторы для ключевых точек, лежащих на обеих четверках, будут одинаковыми, и я попытался найти повторяющиеся значения в матрице дескрипторов с помощьюследующий код:
import cv2
from collections import Counter
import numpy as np
img = cv2.imread('img_tamp_1.bmp')
gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None)
print('number of key points:', len(kp))
kp = np.array(kp)
des = np.array(des)
u = np.unique(des, axis = 0)
print('unique:', len(u))
img=cv2.drawKeypoints(gray,kp,img)
cv2.imwrite('sift_keypoints.jpg',img)
Вывод:
number of key points: 891
unique: 880
, то есть только 11 являются дублирующими ключевыми точками.Это меня смущает.
Так как мне кластеризовать векторы строк, чтобы продолжить и пометить поддельный регион?
Я буду рад, если кто-то сможет интуитивно объяснить обработку кластеризации с помощью некоторого визуальноговыход.
PS: Это мой первый вопрос здесь.Пожалуйста, дайте мне знать, если мне неясно или то, что я спросил, слишком широкое.Если что-то для вас неясно, я постараюсь добавить больше информации.Я работаю над этим целый день и очень устала, помогите, пожалуйста.