akaze特征匹配怎么去掉不合适的点

Akaze（Accelerated-KAZE）是一种快速的局部特征检测算法，它结合了尺度不变特征变换（SIFT）的优点并提高了计算效率。在使用Akaze进行特征匹配时，可能会遇到一些不合适或噪声点，这会影响匹配结果的精确度。要去掉这些不合适的点，可以采取以下几个步骤：

1. **特征描述符筛选**：对于每个检测到的关键点，检查其描述符的质量分数或置信度。Akaze通常会提供一个可信度值，低于某个阈值的特征可能被认为是噪声。

import cv2
goodFeaturesToTrack = akaze.detectAndCompute(image, None, threshold=0.01)

2. **几何一致性检查**：对匹配的特征点对应用RANSAC（随机采样一致法）或其他几何验证技术，剔除那些不符合透视、旋转或其他预设模型的点。

3. **距离门限**：设置一个匹配的距离阈值，只保留那些距离相近的特征点对，常见的阈值可能在50-100像素范围内。

4. **可视化和手动清理**：如果自动化处理不够理想，还可以通过图像可视化来人工选择和去除明显错误的匹配点。

imgMatches = img1.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,goodMatches,None, flags=2)
cv2.imshow("Matches", imgMatches)