BFMatcher和FlannBasedMatcher之间的区别

Question

我想知道openCV中BFMatcher和FlannBasedMatcher之间的匹配精度或质量有何不同。我知道FlannBasedMatcher在应用于大型数据库时可能会更快，但无论执行时间如何，两个匹配器都会在最后找到相同的匹配项吗？

Answer 1

BFMatcher将尝试所有可能性（这是“暴力”的含义，因此它会找到最佳匹配。

FLANN，意思是“近似最近邻居的快速库”，会更快，但会找到近似的最近邻居。它会找到一个很好的匹配，但不一定是最好的匹配。您可以使用FLANN的参数来提高精度（即匹配的“质量”），但这会以降低算法速度为代价。

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

为了添加上述答案，FLANN构建了一个有效的数据结构（KD-Tree），用于搜索近似邻居，而cv::BFMatcher进行详尽的搜索，并保证找到最好的邻居。使用大型数据集可以看到FLANN的真正好处。根据我的经验，我已经看到合理的好处是描述符的数量大于1K。