脑子突然石了，一个小逻辑没转过弯来

如果 A 是裁切后放大的，那么取 template 必须缩小才能和 B 匹配，所以 R<1
如果 B 是裁切后放大的，A 是原图，那么取 template 必须放大才能和 B 匹配，所以 R>1

没看太明白你的描述，既然“匹配成功的比率是”是 R，R 难道不应该永远小于 1 么……

另外我想确认一下你的匹配算法是怎么写的，按道理有很多 scale invariant 的 feature，两张图先给匹配上，再通过两张图四周的关键点进行配准，虽然笨一些，还是能找到的啊……

楼主的解决方案没看明白, 但是需求明白了, 感觉不要这么麻烦吧, 只要取两个图的某些特征值, 最简单的比如颜色范围, 然后对比特征值的范围就行了, 哪个大范围大哪个是原图.

@mcone #2
因为不知道是哪一幅是裁切后的，所以取样时可能可能从原图取样，参看#1，这时 R>1

@coderluan #3
一个图集里面可能很多图是相似的，例如连拍，很可能几幅图之间只是轻微变化
这种非最后成品的图集现在很多的，例如商业硬照，往往连拍几张或者换一点角度再拍，然后从几张里面挑选感觉最好的作为作品
毕竟现在存储卡都不贵，不像以前那样要省胶卷，摆好了才拍
例如人脸的表情不同，但姿势一样；例如跑步连拍只是位置不同，跑姿几乎一样

取某些特征的话，误判率高；另外是效率问题，如果两组图各有 1K 张，特征算法比模板算法慢很多
我现在遇到最大问题还不是算法选择，而是图片方向问题，在没有 exif 时，还要旋转再比较一次，现在很头痛怎么解决

@imn1

"两幅图 A 和 B，尺寸接近或相等，已知一副是另一幅裁切出来的，就是裁切后放大到跟原图接近，但并不知道是哪一幅"

"一个图集里面可能很多图是相似的，例如连拍，很可能几幅图之间只是轻微变化
这种非最后成品的图集现在很多的，例如商业硬照，往往连拍几张或者换一点角度再拍，然后从几张里面挑选感觉最好的作为作品
毕竟现在存储卡都不贵，不像以前那样要省胶卷，摆好了才拍
例如人脸的表情不同，但姿势一样；例如跑步连拍只是位置不同，跑姿几乎一样"

你感觉自己两次说的是一回事吗.......发帖提问怎么还带改需求的.......

@coderluan #5
没有改需求，只是描述了一下“实际上是个从图集中寻找 B 图的过程”这句话
对应你说的特征提取，难以完成上面的需求（最后一句）

你可以说说特征方法如何“确认 A，B 中哪幅是裁切后的”，如果可行我一定试一下的，这几天都试了十几种方案了，多试一种长点知识也是收获

@imn1 原文不就两张图, 哪来的图集, 我现在基本上不明白你想干什么了, 至于我说的, 假设就 A 和 B, 一个是从另一个裁剪出来的, 可以算直接把颜色转成 HSV 统计范围, 哪个小哪个是裁剪的吧, 或者转成灰度图看直方图曲线, 哪个更平滑哪个是裁剪的, 拿这些做特征, 并不是特征值算法, 怎么都比你那个需要动态调范围的快吧, 毕竟你只要确定哪个是裁剪的, 而不是要确定从什么位置裁剪的啊.

@coderluan #7
好吧，是我说的不够详细，并非只有两张
流程就是两个图集（各数百上千张），通过特征算法找出相似的各几十张，然后两两模板比较匹配 True/False，False 跳过，True 时同时获得 R，这时我想确定哪张是裁切的，不想交换再计算一次

就是还是要判断匹配先行，模板能比较准确到唯一一张，虽然会漏判，但 True 的误判很低，所以用了它
HSV 较早时试过，不能得到唯一（多张图都返回 True ），所以较早放弃了，我再试试提高临界值，毕竟 HSV 速度较快

BTW，我是想写出通用的程序，并不是单个任务完成这个程序就没用了，手上还有几十万个图集，当然大部分是可以无需计算就简单判断出 False 的，不过就算几十个都无法靠肉眼，所以需要一个以后都可以用的程序

你直接放两个 demo 图片出来吧