如何使用opencv flannbasedmatcher和dmatch访问对应于最佳关键点匹配的最佳图像

关于之前提出的问题，我有一个后续问题：

特别是关于答案的这一部分：

/* for kk=1 to matches.size()

       the best match for queryKeypoints[matches[kk].queryIdx].pt 
       is dbKeypoints[matches[kk].imgIdx][matches[kk].trainIdx].pt
 */

我的问题是：是否可以使用opencv的flannbasedmatcher match（）函数和dmatch结构访问找到最佳匹配关键点（最短距离）的图像，如果可以，如何进行

具体来说，在将查询图像与一组图像进行比较时，如何做到这一点？在这种情况下，flann k-d树是否构建时所有关键点都混合在一起（那么相应的图像标签没有与树中的关键点一起附着）？或者有没有办法访问给定关键点所属的图像

关于flannbasedmatcher matcher match（）和train（）函数如何工作的任何其他指示也将非常有用，因为我已经浏览了源代码，仍然有些困惑——谢谢

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非常感谢您的指导，谢谢

Dmatch属性imgIdx报告匹配关键点所属的“列车”图像的索引。使用描述符：将描述符向量附加到“训练”图像描述符向量。这取决于您是否知道图像id X对应于特定的图像文件

非常感谢您的回复。我已经创建了一个TrainDescriptor向量，为我的每个训练图像在这个向量中添加了一个cv:：Mat描述符。令我惊讶的是，如果我的训练描述符向量中有3个条目（3个训练图像的3个描述符集），我有时仍然会得到5的imgIdx值（或者一些这样的数字大于我的训练图像数量）。这是预期的吗？对于3图像描述符大小，我希望imgIdx不大于2（0、1或2）。我感谢您的建议。更具体地说，我使用以下函数：“void DescriptorMatcher:：match（const Mat&queryDescriptors，vector&matches，const vector&masks）”来匹配一个查询图像和一个图像集。然后检索“matches.at（0）.imgIdx”（matches.at（0）应该是最佳（最短距离）匹配关键点，所以imgIdx应该告诉我这个最佳关键点来自的最佳cv:：Mat trainDescriptor索引，等于我原始图像向量的最佳图像索引，对吧？但是我得到的imgIdx比我原始的trainDescriptor数量要多。