C++ 比赛后的距离是多少？

基本上，我有：

BruteForceMatcher<L2<float>>().knnMatch(descriptor1,descriptor2,matches,2);

描述符-是N维空间的一个点

匹配-是一对描述符-一个来自第一个集合，另一个来自第二个集合（也称为训练集和查询集）

距离-是

match

结构指向的两个描述符的

L2

度量。（您正在将度量类型指定为

BruteForceMatcher

的模板参数）

---

因此

knnMatch

从查询集中为序列集中的每个描述符返回两个最近的描述符。接下来，当找到的两个描述符彼此接近时，您将过滤掉这些情况。

可能是同一个关键点。但是，如果图像有任何差异，那么同一关键点的描述符也会不同，并且如果具有良好的概率，来自另一关键点的描述符可以更接近。您能告诉我KMMATCH方法中计算的距离是多少吗。是欧几里德距离还是什么。谢谢。这种过滤的想法是删除不可靠的匹配-我们不能说哪一个更好的匹配（只看描述符）。最初的规则比你对这个任务的建议更好：想象一个圆——圆的中心——是我们的火车描述符。两个最佳匹配点是位于直径两端的点。在这种情况下，这些匹配之间的距离将很大，但它们与列描述符的点无法区分。@Andrey:只有一件事：如果两个最佳匹配位于直径的对端，如何才能最好？我的意思是，BruteForceMatcher将每个序列描述符与每个查询描述符进行比较，计算它们的欧几里安距离（或其他什么…），也许我不明白

.distance

的真正含义。（我对你们写的任何东西都投了赞成票：）你们是对的，BruteforceMatcher正在进行穷举搜索——它将来自train的每个描述符与来自查询的每个描述符进行比较。而

knnMatch

只是返回2（N）个距离最小的描述符。如果两个最好的具有相同的距离，也没有什么不寻常的。我之前的评论说明了它在2D情况下的样子-两个最近的是等距的，其他的在该圆之外（对于N=2，knnMatch不会返回它们）

if( (matches[i][0].distance / matches[i][1].distance) < ratio ){
  //> Good match!
}

//> I calculate the distance between 2 nearest neighborhood and filter it based on thresold
foreach( matches : i) {
 if ( euclianDistance( matches[i][0] , matches[i][1] ) < threshold ) {
   //> good match
 }
}

match[i][0].distance = L2(descriptor1.row(match[i][0].trainIdx),
                          descriptor2.row(match[i][0].queryIdx))