C++ / OpenCV - Flann指数匹配与Flann匹配的差异

Question

我试图使用FLANN来理解更深层次的特性匹配，看起来有两种可用的方法:有索引的方法和没有索引的方法。

下面是关于使用FLANN 与indicies匹配的FLANN问题：How to use opencv flann::Index?

下面是一个使用FLANN 不带标识的匹配示例：images.cpp

当然，我看到了代码中的不同之处，但我试图理解使用一种方法比另一种方法有什么好处。我知道在数据库中，在很多情况下添加索引会提高性能。当使用FLANN来匹配特性时，这类似吗？

有人有这方面的经验吗？

Answer 1

特征匹配索引是一种以精度换取速度的方法。FLANN所做的被称为“近似最近邻搜索”。这意味着你失去了一点点的精确性(例如，在某些小部分的时间里，你找到第二个最好的近邻而不是真正的最好的邻居)，但是你得到了数量级的加速。因为你的特征数据本身是噪音，在搜索阶段的一些近似通常是可以容忍的。KGraph库提供的索引通常比FLANN运行速度快几倍，精度相同。