python实现SURF算法时没有筛选出goodmatches

SURF算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法，它可以用来检测图像中的关键点并提取其对应的特征描述符。在SURF算法中，通过匹配两幅图像之间的特征点来实现图像配准或者图像识别等任务。

在SURF算法中，我们通常会使用一个称为比值测试（ratio test）的方法来筛选出“好”的匹配点，这个方法的思想是：对于每一个特征点，找到与之匹配的两个最佳候选点，然后计算这两个候选点的距离比值，如果这个比值小于某个预设的阈值，就认为这个匹配点是“好”的。这个阈值的选取通常是经验性的，可以根据具体情况进行调整。

如果你在实现SURF算法时没有筛选出“好”的匹配点，可能会导致匹配结果不够准确或者过于敏感，需要根据具体情况进行调整。你可以尝试调整比值测试的阈值，或者使用其他的方法来进行匹配点的筛选，例如基于RANSAC算法的匹配点筛选方法等。