弗兰恩与蛮力匹配器答案

【问题标题】：Flann vs. Brute Force matcher弗兰恩与蛮力匹配器
【发布时间】：2013-09-14 03:40:23
【问题描述】：

最近我一直在阅读有关 CUDA、特征检测、基于 Flann 的匹配器、蛮力匹配器等的内容。我最近开发了一个带有 GPU 蛮力匹配器的演示，计算速度非常快。我还读到基于 Flann 的匹配器要快得多，但在某些情况下性能较低。（我没有用 flann 测试我的演示）

所以我的问题是：对于一个非常非常大的描述符数据库，我应该使用哪个匹配器来获得好的结果？

如果您建议使用蛮力匹配器，有没有办法让它更快？（多线程等）

如果你建议 flann，有没有办法让它更准确？（并保持速度）？

【问题讨论】：

对于大型描述符列表，flann 是您最好的选择。蛮力将比较每个描述符对，并在“非常非常大”的描述符集中花费很长时间。除非您的特征是二进制描述符（需要 hamming dist 而不是 euclidean/mahalanobis），因此在 opencv 中需要 bfmatcher

【解决方案1】：

BruteForceMatcher 是一个贪心匹配器，它比较每对描述符，因此 FlannMatcher 在大型数据库上应该更快。另一方面，如果使用特殊指标，则需要使用 BruteForceMatcher

【讨论】：