java opencv orb特征点匹配 进行图像比对并求出通过率

好的，针对您的问题，我可以为您提供一些思路和代码实现。

首先，您需要使用 OpenCV 库中的 ORB 特征点检测和匹配算法，对两张待比对的图片进行特征点提取和匹配。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 ORB 算法进行特征点提取和匹配。我们假设您已经安装了 OpenCV 库，并且已经将图像加载到了 Mat 对象中。

// 创建 ORB 特征点检测器
ORB orb = ORB.create();

// 检测特征点并计算特征描述子
MatOfKeyPoint keypoints1 = new MatOfKeyPoint();
MatOfKeyPoint keypoints2 = new MatOfKeyPoint();
Mat descriptors1 = new Mat();
Mat descriptors2 = new Mat();

orb.detectAndCompute(img1, new Mat(), keypoints1, descriptors1);
orb.detectAndCompute(img2, new Mat(), keypoints2, descriptors2);

// 匹配特征点
DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);
MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

// 计算匹配度
double max_dist = 0;
double min_dist = 100;
List<DMatch> good_matches = new ArrayList<>();
for (DMatch match : matches.toArray()) {
    double dist = match.distance;
    if (dist < min_dist) min_dist = dist;
    if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
for (DMatch match : matches.toArray()) {
    if (match.distance <= 2 * min_dist) {
        good_matches.add(match);
    }
}
double match_percent = (double) good_matches.size() / (double) keypoints1.size().height;

在上面的代码中，我们首先创建了一个 ORB 特征点检测器，并使用 detectAndCompute 方法计算了两张图片的特征点和特征描述子。然后，我们使用 DescriptorMatcher 进行特征点匹配，并计算了匹配度。

最后，我们将匹配度 match_percent 返回给您，您可以根据需要进行格式化和输出。

希望这个示例对您有帮助！