使用ORB和KNN把一张照片与文件夹里的照片匹配最后输出照片名称

好的，让我来回答你的问题。

除了ORB和暴力匹配法，还可以使用ORB和KNN匹配法来匹配一张照片与文件夹里的照片。KNN（K-Nearest Neighbor）是一种基于距离的分类算法，它可以用来判断两个特征描述子之间的相似度。

具体来说，使用ORB和KNN匹配法的步骤如下：

1. 读取目标照片和文件夹中的所有照片，并使用ORB算法提取它们的特征点和描述子。

2. 对于目标照片中的每个特征描述子，使用KNN算法找到与之最匹配的文件夹中的照片，即距离最近的照片。

3. 输出匹配结果照片的名称。

下面是一个基本的代码框架，供你参考：

import cv2
import os

# 读取目标照片和文件夹中的所有照片
target_img = cv2.imread('target.jpg')
img_folder = 'img_folder_path'
img_names = os.listdir(img_folder)

# 创建ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 提取目标照片和文件夹中所有照片的特征点和描述子
target_kp, target_des = orb.detectAndCompute(target_img, None)
img_kps, img_dess = [], []
for img_name in img_names:
    img_path = os.path.join(img_folder, img_name)
    img = cv2.imread(img_path)
    img_kp, img_des = orb.detectAndCompute(img, None)
    img_kps.append(img_kp)
    img_dess.append(img_des)

# 使用KNN算法匹配目标照片和文件夹中的照片
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=False)
matches = []
for des in target_des:
    dists = []
    for img_des in img_dess:
        if img_des is None:
            continue
        matches = bf.knnMatch(des, img_des, k=2)
        good_matches = []
        for m, n in matches:
            if m.distance < 0.75 * n.distance:
                good_matches.append(m)
        dist = sum([m.distance for m in good_matches])
        dists.append(dist)
    match = dists.index(min(dists))
    matches.append((match, min(dists)))

# 输出匹配结果照片的名称
for match, dist in matches:
    print(img_names[match])

需要注意的是，上述代码仅提供了一个基本的框架，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。