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我有两个在两个方向拍摄的走廊图像，一个进入房间，另一个离开同一个房间。因此它们代表相同的场景，但具有2个不同(相反)的观点。
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
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