SIFT特徵檢測 最近鄰近似匹配 2NN優化

import math

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
%matplotlib inline
book_l = cv2.imread(
'./images/book_l.png'
)book_r = cv2.imread(
'./images/book_r.png'
)# sift運算元
gray1 = cv2.cvtcolor(book_l, cv2.color_bgr2gray)
gray2 = cv2.cvtcolor(book_r, cv2.color_bgr2gray)
maxcorners =
1000
# 特徵點檢測計算描述子
sift = cv2.xfeatures2d_sift.create(nfeatures=maxcorners)
kp1, descriptors1 = sift.detectandcompute(gray1,
none
)kp2, descriptors2 = sift.detectandcompute(gray2,
none
)# 最近鄰近似匹配
fbmatcher = cv2.flannbasedmatcher(
)matches = fbmatcher.knnmatch(descriptors1, descriptors2, k=2)
# 2nn匹配優化
最近鄰近似匹配flannbasedmatcher的匹配速度要比暴力匹配bfmatcher的速度要快，但是匹配效果會比較低，因此使用2nn優化、根據最臨近m和此臨近n之間如果滿足m
 
近似最近鄰演算法 annoy解析
annoy是高維空間求近似最近鄰的乙個開源庫。annoy構建一棵二叉樹，查詢時間為o logn annoy通過隨機挑選兩個點，並使用垂直於這個點的等距離超平面將集合劃分為兩部分。如圖所示，圖中灰色線是連線兩個點，超平面是加粗的黑線。按照這個方法在每個子集上迭代進行劃分。依此類推，直到每個集合最多剩餘...
最近鄰搜尋和近似最近鄰搜尋（NN和ANN）和庫
這樣查詢返回的前k個向量並不一定是最相似的k個向量，衡量ann演算法好不好的乙個依據是召回，每次ann請求返回的k個結果與使用暴力查詢的k個結果去比較，如果完全一致，說明是最好的。因為省了搜尋時間卻沒有影響效果。目前的ann演算法有基於圖 hnswlib 的，基於樹 pysparnn 的，基於雜湊 ...
SIFT特徵檢測與RANSAC過濾
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