C++ cv:：flann:：knnSearch返回的距离单位是多少？

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k

冲浪描述符的

n

近邻。我通过在描述符矩阵上创建

cv:：flann:：index

对象来计算最近邻

cv::flann::Index index(desc,cv::flann::KDTreeIndexParams(4));//cv::Mat desc: holds all the descriptors

index.knnSearch(centralDescriptor,indicesNN,distsNN,10);

在此之后，我必须将每个最近邻的返回距离与中心特征点的大小进行比较。现在的问题是，中心特征点的大小存储在其相应的

cv:：KeyPoint

中，

cv:：KeyPoint:：size

的单位是像素，其中距离都是浮点，小于零

问题：如何将

cv:：flann:：knnSearch

返回的距离转换为像素，或将

cv:：KeyPoint:：size

转换为距离单位？

我很抱歉这个问题的措辞不好，我的英语不是很好。

你不能

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cv:：flann:：knnSearch返回冲浪空间中的距离，换句话说，它是图像块之间的相似性（即，此角看起来更像此角，而不是此斑点）。关键点之间的距离只是像素距离（就像使用显示器上的标尺-以英寸为单位的距离）。

我认为knnSearch返回的是标准化距离，因为冲浪描述符是标准化的。事实上，如果显示KNN搜索距离，它们都在0和1之间。那么现在的问题是，如何将标准化距离与正常距离或大小进行比较？请定义“正常距离或大小”的含义。以像素为单位的正常距离或大小。冲浪关键点的大小是以像素为单位的，至少我是这么认为的。再说一遍，冲浪匹配与大小和像素没有任何共同之处。完全我想，你把冲浪的两种含义混为一谈了。第一个-你的-是“图像中以半径和中心坐标为中心的圆”。第二个-knn匹配使用的是“对应圆的描述符”。当你们作为一个人比较两张照片时，你们说的是内容的相似性（这两张照片都是猫的，还是不是），而不是照片的物理尺寸。与knn匹配的情况相同。