python用FLANN特征匹配如何设定阈值判断两幅图像是否为同一幅图像的代码

使用FLANN特征匹配进行图像匹配时，可以通过设置距离阈值来判断两幅图像是否匹配成功。具体来说，可以通过以下步骤实现：

1. 提取图像的特征点和特征描述符。
2. 使用FLANN匹配器进行特征点匹配。
3. 计算所有匹配点对的距离，并记录最小距离和最大距离。
4. 根据最小距离和最大距离设置距离阈值，判断两幅图像是否为同一幅图像。

下面是一个简单的示例代码，其中特征点和特征描述符是使用SIFT算法提取的：

import cv2

# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 提取特征点和特征描述符
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 设置FLANN匹配器参数
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

# 进行特征点匹配
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 计算所有匹配点对的距离
distances = [m[0].distance for m in matches]

# 计算最小距离和最大距离
min_dist = min(distances)
max_dist = max(distances)

# 设置距离阈值
threshold = 0.8 * max_dist

# 根据距离阈值判断两幅图像是否匹配成功
good_matches = [m for m in matches if m[0].distance < threshold * m[1].distance]
if len(good_matches) > 10:
    print("两幅图像匹配成功！")
else:
    print("两幅图像不匹配。")

在这个示例中，我们通过计算所有匹配点对的距离来设置距离阈值，并使用阈值判断两幅图像是否匹配成功。如果匹配点对的数量大于10个，则认为两幅图像匹配成功。