Java Bruteforce匹配是否适用于畸形描述符？

我已经在Android智能手机上制作了一个应用程序，可以比较两张图像（一张在SD卡上，一张在相机上）。在那里，我在有限数量的关键点上使用了一个奇怪的描述符（我根据响应筛选出了500个最好的）。当我尝试将其与BRUTEFORCE_SL2匹配时，它返回0个匹配项

这是因为怪物和蛮力不能很好地合作吗？还是我在代码中做错了什么

匹配发生在

MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();

            matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_SL2);
            matcher.match(descriptors,descriptors1,matches);
            MatOfDMatch goedematches = new MatOfDMatch();

            double max_dist = 0;
            double min_dist = 100;
            //if (descriptors.cols() == descriptors1.cols())
            //{
            for( int i = 0; i < descriptors.rows(); i++ )
            { double dist = matches.toArray()[i].distance;
              if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
              if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
            }
            // should only draw good matches
           for( int i = 0; i < descriptors.rows(); i++ )
            {  MatOfDMatch temp = new MatOfDMatch();
               if( matches.toArray()[i].distance < 3*min_dist )
               {   temp.fromArray(matches.toArray()[i]);
                   goedematches.push_back(temp); 
                   }        
           // }
            }

           Log.d("LOG!", "Number of good matches= " + goedematches.size());

并用手指读出比赛结果

Log.d("LOG!", "Number of good matches= " + matches.size());

---

即使我拍了一张看起来和我的照片不一样的照片，我也能得到大约450个。

首先，怪物创建了二进制描述符。因此，您应该使用汉明距离而不是欧几里德距离（这里没有意义）：

汉明距离实际上会计算不同描述符的位数

然后，重要的是要知道，匹配器只会为

描述符中的每个描述符找到最佳对应关系。因此，如果得到的匹配比预期的少，则需要查看之前的步骤（特征检测和描述符提取）

编辑：即使图像可能完全不同，您也将获得每个描述符的最佳匹配（即使此匹配实际上是错误的）。文档中的示例代码通过测试距离是否大于
3*min\u dist
，过滤掉最差的匹配。但这不会消除错误的匹配！考虑两种完全不同的图像；该算法将为它们找到
最佳的
可能的匹配，即使实际上这些都是错误的匹配。。。如果你真的想保持“正确”的匹配，你必须使用更先进的过滤技术（但这是另一个问题）

最后一件我想提及的事情（为了理解matcher）是
matcher.match（）
是不对称的：

matcher.match(descriptors,descriptors1,matches);

将为
描述符
中的每个描述符找到
描述符1
中的最佳对应关系。可能情况正好相反（你可以试着说服自己）

这里有一个更详细的例子来说明我所说的“非对称”：假设您在图像
a
上有一个描述符
Ai
，并且您将图像
a
与图像
B
匹配。您将获得
Bi
，这将是
Ai
在
B
中的最佳对应

现在，如果您将image
B
与image
A
匹配，您将获得
Bi
在
A
中的最佳对应关系。但是可能存在一个不同于
Ai
的
Aj
，它比
Aj
更类似于
Bi

在这种情况下，当将
B
匹配到
A
时，将
A
匹配到
B
将得到明显不同的对应
Bi
 你最后一句话是什么意思？谢谢你提供的信息，我将尝试使用Hamming并检查我的结果是的，我一直在尝试Hamming，但goedematches.size（）会返回奇怪的结果。与与原始图像几乎相同的图像相比，与原始图像没有任何关系的图像匹配更好。我再次修改了答案。只需尝试绘制
匹配项
和
goedematches
，以查看某些匹配项是否正确。错误的匹配并不罕见（需要过滤掉这些匹配），但您也应该获得正确的匹配（如果两个图像几乎相同，则更是如此）。
matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);

matcher.match(descriptors,descriptors1,matches);