我使用SIFT关键点描述符来检测图像中的对象。为此，我使用了最佳匹配和计算单应矩阵。
使用这个单应矩阵，我发现了物体在测试图像中的位置。
现在，对于无法找到必须手动检查的对象的样本，有什么可以帮助区分负样本和正样本的度量。
目前，使用单应矩阵的行列式我们分离样本。有更好的衡量标准吗？
您可以使用点对应的数量（过滤）作为有助于区分负样本和正样本的度量。 因为正样本总是具有比负样本更多的点对应。