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我不確定這是否屬於正確問題的標準，但我仍想給它一個鏡頭。圖片分析：篩選/哈里斯/仿射/ RANSAC
我正在尋找一個庫或函數，它採用[number_of_keypoints] [feature_0 ... feature_127]文件（或矩陣）形式的兩個SIFT描述符 - 表示每個文件128個特徵，並允許比較圖像（我正在使用harris-affine alg。來提取它們：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/det_eval_files/extract_features2.tar.gz）。
我對能夠找到相互最近的鄰居的方法感興趣，該方法可以接受鄰域中的關鍵點數量和成功率。
E.g. 可以說我有兩個關鍵點文件（由SIFT描述符描述）（image_1.sift，image_2.sift）。我想該方法接受：在附近，配合比，其中匹配比在僞代碼裝置的關鍵點的數目：
For each keypoint in image_1
Pick 50 nearest neighbours from image_1 -> List<KeyPoints> neighbours_1
For each keypoint in image_2
Pick 50 nearest neighbours from image_2 -> List<KeyPoints> neighbours_2
int numberOfMatches = 0;
foreach(neighbour in neighbours_1)
{
if(neighbour == neighbours_2.Find(neighbour))
numberOfMatches++;
}
的比率的匹配與數考慮的關鍵點的數目。 例如FindMutualKeypoints（image_1，image_2，50，0.7）
它可以是c＃，java，python或matlab實現。我沒有太多的圖像分析定期的基礎上，在我開始寫自己的實現之前，我認爲可能已經有一個了。我有一個問題，從我母語的翻譯中找到正確的英語詞彙（看起來像條款完全不同），這可能是我爲什麼找不到它的原因。