OpenCVSharp：在实际应用中使用 KAZE 算法进行特征匹配
📝
内容提要
KNN（K-近邻）匹配是一种基于特征点的图像匹配算法，它通过计算两幅图像中特征点之间的距离，为每个特征点找到K个最相似的特征点作为候选匹配对，然后使用比率测试或其他筛选方法来消除错误匹配，最终实现图像间的特征点对应关系建立，广泛应用于图像拼接、目标识别和三维重建等计算机视觉任务中。对每个查询特征点的KNN匹配结果进行唯一性检验,通过比较最佳匹配与次佳匹配的距离比率来判断匹配的可靠性,默认阈值...
🏷️
标签
➡️
