这是我的模板图像：https://drive.google.com/open?id=151q9lliGc5ySFe96rY6YM4wbVjvbr9uv这是我的测试图像，我试图在其中查找模板图像https://drive.google.com/open?id=1ncop46vbTVTjcwp51GrcQfGX4w1WrzDI
当测试图像几乎是直的并且没有像这样倾斜时，我能够找到很好的匹配https://drive.google.com/open?id=1SY68YXxIpDNyK5UfgRdjomI5bkKKqLWE
但是每当它像我的第一个测试图像一样倾斜或倾斜时，我都无法识别出良好的匹配点
我正在使用 SIFT 提取关键点和描述符，并使用基于 FLANN 的搜索来匹配关键点，我几乎按照这个 https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_matcher/py_matcher.html 做所有事情
可以做些什么来提高找到匹配项的准确性？
SIFT等普通特征探测器的角不变性有限，最高可达30度。在您的情况下，您需要更多，因此您可以使用ASIFT算法，该算法能够匹配从角度差异要高得多的图像中提取的特征。请注意，此方法的计算要求非常高，因此如果要实时使用它，则需要非常强大的硬件。不幸的是，它不包含在OpenCV中，但是网络上有很多实现，例如在提到的网站上。