背景故事，在我国，每一种银行面额都有其开国元勋的照片:
。
我想通过冲浪检测器找到这两个图像之间的相似性。系统将通过两个图像进行训练。用户将通过网络摄像机显示底部图片或顶部图片，并使用它们之间的相似度分数来查找其面额。
My pseudocode:
1.Detect keypoints and the corresponding descriptors of both the images via surf detector and descriptor .
2.a.Calculate the matching vector between the query and each of the trained example .Find number of good matches / total number of matches for each image .
2.b.OR Apply RANSAC algorithm and find the highest number of closest pair between query and training algorithm
3.The one having the higher value will have higher score and better similarity.
我的方法是否足够合理，或者是否有其他方法可以在两个图像之间找到相似性，而查询图像将经历各种变换。我一直在寻找解决方案，例如找到曼哈顿距离或找到相关性，但是没有一个适合这个问题。
最佳答案
是的，您的做法正确
1) You create a training set and store all its feature-points .
2) Perform ratio test for matches with the query and train feature-points.
3) Apply ransac test and draw matches (apply homograpghy if you want highlight the detected note).
This论文可能会有所帮助，他们正在使用SIFT做类似的事情
关于opencv - 使用冲浪检测器查找相同银行面额之间的相似性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20223048/