python　特徴量マッチング

画像分類をしており，特徴量マッチングを行いたいと思っております。
現状matchファイルのaというファイルに3枚の画像データが入っており，それら3枚の画像データ（教師データ）と分類したい画像（target_img）の特徴量の対応値（ret）までは取得できております。

import cv2
import os
import glob


IMG_SIZE = (200, 200)

target_img = cv2.imread('./match/./pura/a (77).jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target_img = cv2.resize(target_img, IMG_SIZE)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)

detector = cv2.ORB_create()
(target_kp, target_des) = detector.detectAndCompute(target_img, None)


files = glob.glob("./match/./a/*")
for i, f in enumerate(files):
    try:
        img = cv2.imread(f)
        img = cv2.resize(img, IMG_SIZE)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        gray = cv2.resize(gray, IMG_SIZE)
        (comparing_kp, comparing_des) = detector.detectAndCompute(gray, None)
        matches = bf.match(target_des, comparing_des)
        dist = [m.distance for m in matches]
        ret = sum(dist) / len(dist)
    except cv2.error:
        ret = 100000

    print(i, ret)
コード

現状このコードで下記のような結果が出力されます。
0 71.97631578947369
1 70.15263157894736
2 78.3921052631579
3 68.20526315789473

ここからこれらの画像（target_img）をretの値が最小のグループに分類して，
ファイルにそれぞれ保存したいのですが，どのようなコードかが分かりません。

今の画像であれば，0,1,2,3のファイルを作って，その中の3に分類したいです。
どなたかよろしくお願いします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

例えばこんな感じですか？

python
1# 分類番号と特徴量の組を用意して、特徴量でソートする
2rets = [[0,71.97631578947369],[1,70.15263157894736],[2,78.3921052631579],[3,68.20526315789473]]
3srets = sorted(rets, key=lambda x: x[1])
4for d in srets:
5    print(d)
6# 特徴量とtargetを比較する
7target = 68.20526315789472
8isDetect=False
9for d in srets:
10    # targetが特徴量未満ならその分類とする
11    if target < d[1]:
12        print('target value={0} is class {1}'.format(target, d[0]))
13        isDetect=True
14        break
15# targetがすべての特徴量を超える場合は特徴量が最大の分類番号とする
16if isDetect is False:
17    c = srets[len(srets)-1][0]
18    print('target value={0} is class {1}'.format(target, c))