Image processing 筛选“的特征”；类似的“；物体

我发现特征只适用于在场景中查找相同的对象，但似乎不适用于“相似”对象

也许我做错了什么？ 也许我必须使用一些其他的描述符

图像和SIFT\ASIFT算法工作：

同样的问题-没有匹配项

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使用的基本SIFT算法给出了这样的结果。这是一个非常好的结果，我想说的是，这是一个小而不那么独特的目标图像

我发现SIFT特征只适用于在场景中查找相同的对象，但似乎不适用于“相似”对象

这正是他们正在做的（不仅是他们，这项任务被称为“宽基线匹配”）-1）为每个特征找到最相似的-称为“暂定”或“假定”对应 2） 使用RANSAC或其他类似方法查找对应集之间的几何变换

所以，如果你需要找到“相似的”，你必须使用其他方法，比如维奥拉·琼斯

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或者（但它会给你很多误报），你可以比较大图像和小图像，不使用第2步。

我知道haar特征（缺点-多尺度）和模板匹配（缺点-无旋转和尺度不变性）可以非常成功地使用SIFT特征来查找（感知）相似的图像。我想你需要花更多的时间来学习。我想你不明白我的意思，我不想要一些模板或CBIR系统的聚类，我尝试了ASIFT和SIFT，看看他们没有匹配的图片。你能把图片添加到你的问题中吗？然后大家就更清楚问题出在哪里了。我想它只找到了从现场掠过的飞机，但为什么找不到其他飞机呢？也许我需要调整一些描述符的设置？在这种情况下，我使用了一条规则，规定点之间的匹配只有在欧几里德距离最小且明显优于次优匹配时才被接受。如果您愿意，您可以自己使用此标准，并显示更多匹配项。