glue factory源码地址：
https://github.com/cvg/glue-factory
算法主流程：
输入图像对 → SuperPoint 提取关键点 → LightGlue 匹配 → DLT/RANSAC 估计单应性 → 结果评估指标
评估时的评价指标如下：
这些指标是 Glue Factory 框架在评估特征提取与匹配算法时常用的度量标准，主要围绕 单应性估计误差 、关键点与匹配数量 、精度与 RANSAC 内点率 来衡量性能。逐项解释如下：
📌 单应性误差指标
-
H_error_dlt@1px / @3px / @5px
- 使用 DLT（Direct Linear Transform） 算法估计单应性矩阵后，计算投影误差。
- 含义：预测的单应性变换在多少比例的点上，投影误差小于 1/3/5 像素。
- 数值越高，说明估计的单应性越准确。
-
H_error_ransac@1px / @3px / @5px
- 使用 RANSAC 估计单应性矩阵后，同样计算投影误差。
- 与 DLT 相比，RANSAC 更鲁棒，能剔除错误匹配。
- 数值越高，说明 RANSAC 估计的单应性更可靠。
📌 关键点与匹配数量
-
mnum_keypoints
- 平均每张图像检测到的关键点数量。
- 这里是 1024，说明每张图像大约提取 1024 个特征点。
-
mnum_matches
- 平均匹配到的点对数量。
- 这里是 560.756，说明每对图像平均有约 561 个匹配。
📌 精度指标
- mprec@1px / @3px
- 匹配精度：预测的匹配点对中，投影误差小于 1/3 像素的比例。
- 例如
mprec@3px = 0.89，说明 89% 的匹配在 3 像素范围内是正确的。
📌 RANSAC 内点指标
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mransac_inl
- 平均 RANSAC 内点数量。
- 这里是 130.081，说明每次估计中约有 130 个匹配被认为是内点。
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mransac_inl%
- RANSAC 内点比例（内点数 / 总匹配数）。
- 这里是 0.217，说明约 21.7% 的匹配被 RANSAC认为是正确的。
📌 综合指标
- ransac_mAA
- RANSAC 的 mean Average Accuracy，综合衡量匹配精度与鲁棒性。
- 这里是 0.5378，表示整体匹配质量中等。
✅ 总结：
这些指标一起反映了 Glue Factory 在 关键点检测 → 特征匹配 → 单应性估计 整个流程中的性能。
- H_error 衡量单应性估计精度。
- mnum_keypoints/matches 衡量特征数量。
- mprec 衡量匹配精度。
- mransac_inl/% 衡量鲁棒性。
- ransac_mAA 综合评价。
要不要我帮你画一个 流程图，把"关键点 → 匹配 → 单应性估计 → 评估指标"串起来，让这些指标之间的关系更直观？