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# Match Anything (ELOFTR)

Este bloque de función realiza emparejamiento de keypoints entre dos imágenes y devuelve los keypoints emparejados y sus puntuaciones de confianza. Opcionalmente puede dibujar las coincidencias en una imagen de visualización para una inspección rápida.

## 📥 Entradas

* `Image A` — La primera imagen a comparar.
* `Image B` — La segunda imagen a comparar.

## 📤 Salidas

* `Visualization` — Imagen anotada que muestra los keypoints emparejados y líneas de conexión (se genera solo si esta salida está conectada).
* `Keypoints A` — Lista de coordenadas de keypoints detectados en `Image A`.
* `Keypoints B` — Lista de coordenadas de keypoints detectados en `Image B`.
* `Scores` — Puntuaciones de confianza para cada par de keypoints emparejados.

## 🕹️ Controles

* `Show Matches` — Interruptor para dibujar líneas entre los keypoints emparejados en la imagen `Visualization`.
* `Threshold` — Deslizador para ajustar el umbral de emparejamiento (0–100). Valores más altos filtran coincidencias de menor confianza.

## 🎯 Características

* Empareja keypoints entre dos imágenes y proporciona una puntuación de confianza por coincidencia.
* Salida visual opcional que concatena las imágenes y dibuja keypoints y líneas de emparejamiento.
* El control de umbral permite ajustar la precisión frente a la exhaustividad de las coincidencias.
* Usa el hardware disponible (CPU o GPU) para ejecutar la inferencia cuando esté soportado.

## 📝 Cómo funciona

* Conecta dos imágenes a `Image A` y `Image B`.
* El bloque calcula los keypoints emparejados y sus puntuaciones entre ambas imágenes.
* Si la salida `Visualization` está conectada, se generará una imagen anotada que muestra los keypoints y, opcionalmente, las líneas de conexión.
* `Keypoints A`, `Keypoints B` y `Scores` devuelven listas que pueden ser utilizadas por bloques posteriores.

## 💡 Consejos y trucos

* Usa `Image Resize` antes de este bloque para llevar ambas imágenes a tamaños comparables y lograr un emparejamiento más estable.
* Si las imágenes fuente tienen baja resolución, prueba un preprocesado con `Super Resolution` para mejorar la calidad de los keypoints.
* Para inspeccionar el resultado visualmente, conecta `Visualization` a un bloque `Show Image`.
* Usa `Image ROI Select` para centrar el emparejamiento en una región de interés y reducir coincidencias espurias.
* Exporta los keypoints y puntuaciones con `Data to JSON` o `CSV Export` para registro o análisis posterior.
* Combínalo con `Image Logger` para guardar automáticamente visualizaciones cuando las coincidencias cumplan una condición deseada.

## 🛠️ Solución de problemas

* No se encuentran coincidencias: intenta bajar el `Threshold` para permitir más candidatos, o recorta las imágenes con `Image ROI Select` para eliminar distracciones.
* Muchas coincidencias pobres: sube el `Threshold` para conservar solo coincidencias de mayor confianza.
* No se genera la visualización: asegúrate de que el socket `Visualization` esté conectado — la imagen visual solo se crea cuando se solicita.
* Dependencias o aceleración por hardware faltantes: este bloque necesita paquetes de runtime de modelos y funcionará en CPU; si esperas uso de GPU y no se está usando, revisa la disponibilidad de GPU del sistema y el entorno donde corre la aplicación.