关于superpoint_lightglue.onnx模型是如何转化的问题

[OroChippw]

您好， Q1：关于superpoint_lightglue.onnx模型，查看到他的模型输出matches，想问一下是如何转化的（如下图所示）？ Q2:与此同时为什么不将前部分的superpoint.onnx模型也集成在一起形成end to end模型，是出于什么考量吗？ Q3:当我使用lightglue官方提供的样例图，使用您的代码进行运行时，只出现了特征匹配的结果图，没出现拼接的结果图，是我的操作或脚本有什么问题吗

感谢您的回答与贡献

[AIDajiangtang]

问题1：转化是什么意思？是如何根据输出的matchs计算匹配的特征点对？如果是的话参考https://github.com/AIDajiangtang/Superpoint-LightGlue-Image-Stiching/blob/main/lightglue.cpp中match函数。

问题2：我将其分开是出于灵活性的考虑，因为我是要将其集成到opencv拼接流程中，在opencv中还有其他特征提取和匹配算法。 将其分开，我就可以使用不同的组合了，例如，sift+lightglue 等等。 你也可以采用end to end的方式，如果采用end to end的形式会有性能上的很大提升，请你也通知我一下，谢谢！

问题3：我确实将拼接结果和匹配结果都调用imshow了，但只显示了匹配结果，可能是opencv 显示图像机制的限制，连续调用imshow，后一个imshow的图像会覆盖前一个imshow的图像，也就是匹配结果将拼接的结果覆盖了，你可以把去build目录下找stiching.jpg

[OroChippw]

1、转化指的是将torch模型转化为onnx模型 2、目前我正在进行end to end的onnx模型实验，但是遇到同样的模型在python和C++代码下提取特征点数量不同的问题，我想询问以下图像在进入模型之前做了些什么前处理，大概在哪个文件的什么位置呢，由于不太熟悉C++的继承什么的，阅读代码没有找到对应的前处理部分 3、好的 明晰了 很感谢你的贡献，给予了我很大帮助

[AIDajiangtang]

1、转化指的是将torch模型转化为onnx模型 -》我用的是这个github转换的模型，https://github.com/fabio-sim/LightGlue-ONNX 2、目前我正在进行end to end的onnx模型实验，但是遇到同样的模型在python和C++代码下提取特征点数量不同的问题，我想询问以下图像在进入模型之前做了些什么前处理，大概在哪个文件的什么位置呢，由于不太熟悉C++的继承什么的，阅读代码没有找到对应的前处理部分 -》图像预处理在superpoint.cpp中ApplyTransform函数中，很简单，就除以255.0做归一化，同一个C++代码，不同次运行结果貌似都有差别，跟图像预处理貌似没关系，可能是模型中有dropout或者浮点数，量化，优化，多线程等等。我也不确定具体是什么原因。 3、好的 明晰了 很感谢你的贡献，给予了我很大帮助

[OroChippw]

十分感谢您的回答 刚刚已解决输出特征点差异的问题（是自己的一些粗心情况导致😂），后续对于end2end的实验结果如果有优化会在此处进行分享😊

[haithink]

请问SuperPoint的ONNX是怎么获取的呢？从某个现有模型文件转换而来？谢谢。