Python 2.7 使用opencv从SIFT生成以百分比表示的相似性分数

在使用python（2.7.x）和opencv（2.4.9）中的SIFT对两幅图像进行比较之后，我一直在试图找到一种生成相似性分数（单位为%）的方法。我只能找到在匹配之间划清界限的例子。如何进行此操作。

在Matlab中有一个与vl_ubcmatch函数等效的opencv

这是一篇文章的摘录

matches=bf。match（des1，des2）

匹配两组描述符并返回一个DMatch对象列表。此DMatch对象有四个属性：距离、trainIdx、queryIdx、imgIdx。这些返回值相当于vl_ubcmatch函数

---

我希望你会觉得它有帮助

确切地说，我正在寻找VL_UBCMATCH函数的python实现。你找到了吗？没有，我找不到。一个示例代码真的很有用吗？我需要的是分数。VL_-UBCMATCH除了返回匹配项的score依据外，VL_-UBCMATCH还返回到分数变量的平方欧几里德距离。事实上，当我尝试时，score变量在两个SIFT描述符之间有距离值。分数（：，1）是21647，

sum（（int64（da（：，9））-int64（db（：，618））。^2）

是相同的值，其中da（：，9）是ImageA中的第9个SIFT描述符，db（：，618）是ImageB中的第618个SIFT描述符。这不是你想要的输出吗？

# create BFMatcher object
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# Match descriptors.
matches = bf.match(des1,des2)