python - 从 SIFT BF-Match 的多个图像中找到最匹配的图像

Question

我读过很多关于使用 SIFT 和蛮力匹配将一张图像与多张图像进行匹配的问题，例如 this和 this .是否可以进行多对一的匹配？我想做的是以下内容。

1. 遍历目录中的查询图像
2. 为每个图像提取 SIFT 关键点和描述符
3. 对每个火车/模板图像进行匹配(同样使用 SIFT)
4. 获取最匹配的模板图像(例如最小欧氏距离？)
5. 使用此最佳模板图像并计算此模板图像与当前查询图像之间的仿射变换。

到现在为止我已经成功到第 3 步并停留在该点。

我正在使用 Opencv 2.7.12 和 python 2.7。由于此版本中没有 drawMatches，因此我正在使用此实现。 https://stackoverflow.com/a/26227854/6677891

Answer 1

第 1 步:对从 BF-Match 获得的匹配项运行 RANSAC。

第 2 步:测试单应矩阵的有效性/优度，如 here

第三步:如果单应矩阵很好，transform .

当然欧几里德也应该工作