我正在实施SIFT算法，其中我使用这个的目的是我有一组图像，并且我想找到与单个图像的最佳匹配，保持为“模板图像”。 SIFT返回匹配和分数，其中'匹配'表示在两幅图像中被发现相同的描述符，'分数'由欧几里得方法确定。使用SIFT算法找到一组图像之间的最佳匹配
现在我被困在需要评估所有图像与模板图像之间最佳匹配的地步。我发现当两幅图像之间存在精确匹配时，“分数”结果为零，因为两幅图像中的描述符位置相同。我该怎么做，我可以说这个图像是使用“分数”或任何其他方法对模板的最佳匹配或次优匹配？
对于每张图片，你已经找到了一组匹配和相应的分数w.r.t.模板图像，对吧？
您可以将每张图片的所有分数进行汇总，以获得每张图片的总分数，然后选择总分最低的“最佳匹配”图像。同样，对于“次优”等。
但是，我必须指出，通常应用基本SIFT算法后的主要困难在于确定哪些匹配实际上是正确的。如果你已经做得很好（例如使用RANSAC等强大的方法），找到“最匹配的图像”应该不会太难，如上所述。
是的，我已经得到了比赛，并且我也找到了每张图片的总分，但问题是，当我们检查分数时，分数会变成第二最佳匹配，并且不匹配存在（即不是一个好匹配），所以我们如何区分呢？ – 2012-04-23 03:56:42
而且我知道当有精确匹配时，得分结果为零，所以即使我对所有得分进行排序，并通过'得分越低越好'的说法，它会是错误的我猜，因为在我的实施中，低分最好是匹配最好的匹配以及匹配不匹配的分数 – 2012-04-23 04:05:42
当你使用欧几里德距离时，“完全不匹配”的东西如何得分低？在这种情况下，分数不应该是大数？ – 3lectrologos 2012-04-23 04:16:56
有人可以帮忙吗？ – 2012-04-22 17:17:16