C++ 如何改进orb特征匹配？

我正在尝试注册两个二进制图像。我使用opencv orb检测器和匹配器来生成和匹配特征点。但是，匹配结果看起来很糟糕。谁能告诉我为什么以及如何改进？谢谢 这是图像和匹配结果

这是密码

OrbFeatureDetector detector; //OrbFeatureDetector detector;SurfFeatureDetector
vector<KeyPoint> keypoints1;
detector.detect(im_edge1, keypoints1);
vector<KeyPoint> keypoints2;
detector.detect(im_edge2, keypoints2);

OrbDescriptorExtractor extractor; //OrbDescriptorExtractor extractor; SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors_1, descriptors_2;
extractor.compute( im_edge1, keypoints1, descriptors_1 );
extractor.compute( im_edge2, keypoints2, descriptors_2 );

//-- Step 3: Matching descriptor vectors with a brute force matcher
BFMatcher matcher(NORM_L2, true);   //BFMatcher matcher(NORM_L2);

vector< DMatch> matches;
matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches);


vector< DMatch > good_matches;
vector<Point2f> featurePoints1;
vector<Point2f> featurePoints2;
for(int i=0; i<int(matches.size()); i++){
    good_matches.push_back(matches[i]);
}

//-- Draw only "good" matches
Mat img_matches;
imwrite("img_matches_orb.bmp", img_matches);

OrbFeatureDetector//特征检测器；表面特征检测器
向量关键点1；
检测器。检测（im_edge1，关键点1）；
向量关键点2；
检测器。检测（IMU边缘2，关键点2）；
ORB牵引器//ORB牵引器；表面描述符牵引器；
Mat描述符_1，描述符_2；
提取器.compute（im_edge1，keypoints1，描述符_1）；
提取器.compute（im_edge2，keypoints2，描述符_2）；
//--步骤3：使用蛮力匹配器匹配描述符向量
BFMatcher匹配器（NORM_L2，true）//BFMatcher匹配器（NORM_L2）；
向量匹配；
matcher.match（描述符_1，描述符_2，matches）；
向量良好匹配；
向量特征点1；
向量特征点2；
对于（int i=0；i一些答案可能有帮助：

它用于SIFT描述符，但我们也可以将它们用于ORB匹配：）
ORB
描述符与
SURF
不同，是二进制描述符。
HAMMING
距离适合于二进制描述符的比较。使用
NORM\u HAMMING
初始化您的
bMatcher
您能分享一些代码吗？您好，我添加了我的代码。您可以跟踪最佳匹配和次优匹配。如果两者有相似的品质，你无法决定，所以你会放弃那场比赛