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我正在使用OpenCV，并且已经为检测器，提取器和匹配器编码了该部分。
但是现在看结果，我发现有很多错误的匹配。
我该如何丢弃它们？
我尝试使用cv::FindFoundamentalMat，但是我不确定这是否是正确的方法。
编辑
我发现本文(ShmidtJAMRIS12)完全符合我的想法，但我无法理解它们如何选择每个检测器和提取器的参数
最佳答案
寻找某种几何一致性是确保两个匹配图像位于同一位置的基本方法之一。如果您匹配平面(如走廊中的墙)，则基本矩阵可以，单应性也可以。如果使用图像流，则还可以检查连续图像的匹配是否一致。
这是使用这些技术的论文:http://webdiis.unizar.es/~dorian/dl.php?dlp=GalvezTRO12.pdf
关于opencv - OpenCV:如何通过不同的角度使用真实场景的图像比较特征检测器和提取器的性能？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17720064/
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