基于欧氏距离的两幅图像OpenCV相似性

我们可以用欧几里德距离来确定两幅图像之间的相似性吗

• 使用SUFT检测关键点图像1、图像2
• 使用SUFT计算描述符image1、image2
• 双dif=norm（des1，des2，L2_norm）--->如果dif很小->我们能分辨出两个图像相似吗

如果是，那么导致这两幅图像相似的阈值是多少

另一个问题是，我什么时候计算这些图像的描述符。 我看到它们的大小不一样。例如：des1是64x96，des2是64x85 所以norm函数抛出一个异常

那么，我们有没有办法将描述符规格化为固定大小，以便使用欧几里德距离呢

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目前，我使用OpenCV Java API来完成上述工作。

1）您需要全局描述符来比较图像，而不是本地描述符（顺便说一句，SUFT不存在，可能是SIFT或SURF…）。例如，您可以使用单词袋方法，使用SIFT计算全局描述符，并比较两个全局描述符。2） 门槛没有黄金法则。3） 使用全局描述符，您可以将desc与相同大小进行比较，从而避免出现这些问题。感谢您的回答。我将尝试使用一袋文字。1）您需要全局描述符来比较图像，而不是本地描述符（顺便说一句，SUFT不存在，可能需要筛选或浏览…）。例如，您可以使用单词袋方法，使用SIFT计算全局描述符，并比较两个全局描述符。2） 门槛没有黄金法则。3） 使用全局描述符，您可以将desc与相同大小进行比较，从而避免出现这些问题。感谢您的回答。我会尽量用一大堆的话。