BFMatcher与FlannBasedMatcher的区别

Question

我想知道openCV中的BFMatcher和FlannBasedMatcher在匹配精度或质量方面有什么不同。我知道当应用于大型数据库时，FlannBasedMatcher可能会更快，但无论执行时间如何，两个匹配器最终会找到相同的匹配吗？

Answer 1

BFMatcher将尝试所有的可能性(这就是"Brute Force“的含义，因此它将找到最佳匹配。

FLANN，意思是“近似最近邻居的快速库”，速度会快得多，但会找到近似最近邻居。它会找到一个很好的匹配，但不一定是最好的。你可以使用FLANN的参数来提高精度(即匹配的“质量”)，但这将以减慢算法为代价。

换句话说: FLANN比BFMatcher快得多，但它只找到一个近似的最近邻居，这是一个很好的匹配，但不一定是最好的。您可以使用FLANN的参数来提高其速度或精度。

Answer 2

为了补充上面的答案，FLANN构建了一个有效的数据结构(KD-树)，该结构将用于搜索近似邻居，而cv::BFMatcher则进行详尽的搜索，并确保找到最佳邻居。FLANN的真正好处体现在大型数据集上。在我的经验中，我看到一个合理的好处是描述符的数量大于1K。