我在这里有我的FLANN匹配器：
flann_params = dict(algorithm = 1, trees = 4)
matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})
我在一个循环中添加训练图像的描述符，然后训练它：
matcher.add([descriptors])
matcher.train()
更多相关方法：
matcher.clear()
matcher.empty()
清除列车描述符集合（对吧？）
但我真正想要的是：
将描述符存储到磁盘并简单地将它们加载到匹配器中然后训练它
OR
将匹配器数据保存到磁盘，这样我每次运行程序时都不必训练图像。
使匹配器可编辑：如果我从磁盘上删除了一个图像，匹配器就不应该找到它。也许像matcher.clear(index_of_image_deleted)