Feature Matching — Настройки

Детектор SIFT — наиболее точный, ORB — самый быстрый, AKAZE — баланс

Матчер FLANN быстрее на больших наборах, BFMatcher точнее на малых

Порог Lowe's ratio test 0.75 Низкий порог (0.5) — строгая фильтрация, высокий (0.9) — больше совпадений

Максимум совпадений Для визуализации обычно достаточно 100–300

Справка

Сценарий	Детектор	Матчер	Порог
Панорамная склейка	SIFT	FLANN	0.7
Поиск объекта на фото	ORB	BFMatcher	0.75
Быстрое сравнение	BRISK	BFMatcher	0.8
Максимальная точность	SIFT	FLANN	0.6

Параметры запроса

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
query	file	—	Изображение-запрос (обязательный)
train	file	—	Эталонное изображение (обязательный)
detector	string	SIFT	SIFT \| ORB \| AKAZE \| BRISK
matcher	string	FLANN	FLANN \| BFMatcher
ratio_threshold	float	0.75	Порог Lowe's ratio (0.1–1.0)
max_matches	int	200	Максимум совпадений (1–5000)

Примеры запросов и ответов

# ── Запрос: отправка двух изображений ──
curl -X POST http://localhost:8888/api/v1/match/feature \
  -F "query_image=@photo1.jpg" \
  -F "train_image=@photo2.jpg"

# ── Ответ (201): задача создана ──
# {
#   "uid": "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479",
#   "status": "queued",
#   "tool": "feature",
#   "params": {"detector":"SIFT","matcher":"FLANN","ratio_threshold":0.75,"max_matches":200},
#   "created_at": "2026-03-25T12:00:00",
#   "input_files": ["uploads/f47ac.../photo1.jpg","uploads/f47ac.../photo2.jpg"],
#   "thumbnails": ["thumbnails/f47ac.../photo1.jpg","thumbnails/f47ac.../photo2.jpg"],
#   "result_files": [],
#   "result_data": {}
# }

# ── Запрос: получить результат задачи ──
curl http://localhost:8888/api/v1/tasks/f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479

# ── Ответ (200): задача завершена ──
# {
#   "uid": "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479",
#   "status": "done",
#   "tool": "feature",
#   "params": {"detector":"SIFT","matcher":"FLANN","ratio_threshold":0.75,"max_matches":200},
#   "result_files": ["results/f47ac.../matches.png"],
#   "result_data": {
#     "query_keypoints": 1523,
#     "train_keypoints": 1847,
#     "good_matches": 342,
#     "detector": "SIFT",
#     "matcher": "FLANN"
#   }
# }

# ── Запрос: обновить настройки ──
curl -X PUT http://localhost:8888/api/v1/settings/feature \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"detector":"SIFT","matcher":"FLANN","ratio_threshold":0.7,"max_matches":200}'

# ── Ответ (200) ──
# {
#   "tool": "feature",
#   "params": {"detector":"SIFT","matcher":"FLANN","ratio_threshold":0.7,"max_matches":200}
# }

// ── Запрос: отправка изображений ──
const form = new FormData();
form.append("query_image", fileInput1.files[0]);
form.append("train_image", fileInput2.files[0]);
form.append("detector", "SIFT");
form.append("ratio_threshold", "0.75");

const res = await fetch("/api/v1/match/feature", {
  method: "POST",
  body: form,
});
const task = await res.json();

// ── Ответ task: ──
// {
//   uid: "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479",
//   status: "queued",
//   tool: "feature",
//   params: {detector:"SIFT", matcher:"FLANN", ratio_threshold:0.75, max_matches:200},
//   input_files: ["uploads/f47ac.../photo1.jpg", "uploads/f47ac.../photo2.jpg"],
//   result_files: [], result_data: {}
// }

// ── Запрос: получить результат ──
const status = await fetch(`/api/v1/tasks/${task.uid}`);
const result = await status.json();

// ── Ответ result (когда done): ──
// {
//   uid: "f47ac10b-...",
//   status: "done",
//   result_files: ["results/f47ac.../matches.png"],
//   result_data: {
//     query_keypoints: 1523, train_keypoints: 1847,
//     good_matches: 342, detector: "SIFT", matcher: "FLANN"
//   }
// }

import requests

# ── Запрос: отправка изображений ──
files = {
    "query_image": open("photo1.jpg", "rb"),
    "train_image": open("photo2.jpg", "rb"),
}
data = {
    "detector": "SIFT",
    "matcher": "FLANN",
    "ratio_threshold": "0.75",
    "max_matches": "200",
}
resp = requests.post(
    "http://localhost:8888/api/v1/match/feature",
    files=files, data=data,
)
task = resp.json()

# ── Ответ task: ──
# {
#   "uid": "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479",
#   "status": "queued",
#   "tool": "feature",
#   "params": {"detector":"SIFT","matcher":"FLANN","ratio_threshold":0.75,"max_matches":200},
#   "input_files": ["uploads/f47ac.../photo1.jpg","uploads/f47ac.../photo2.jpg"],
#   "result_files": [], "result_data": {}
# }

# ── Запрос: получить результат ──
result = requests.get(
    f"http://localhost:8888/api/v1/tasks/{task['uid']}"
).json()

# ── Ответ result (когда done): ──
# {
#   "uid": "f47ac10b-...",
#   "status": "done",
#   "result_files": ["results/f47ac.../matches.png"],
#   "result_data": {
#     "query_keypoints": 1523, "train_keypoints": 1847,
#     "good_matches": 342, "detector": "SIFT", "matcher": "FLANN"
#   }
# }

Пример результата

Результат: совпадения — matches.png — совпадения

Документация OpenCV →