OpenCV Tutorials - Feature Detection and Description - Feature Matching－拾人牙慧

兩張影像之間 feature matching 的進行，就是利用 feature descriptor 來作計算，計算的方式分為： Brute-Force Matcher 及 FLANN based Matcher。

Brute-Force Matcher

以 Brute-Force Matcher 來說，就是將影像中的 feature descriptor 依次取出與另一張影像所有的 feature descriptor 作距離的計算，其中距離最近的，即為配對到的 feature。

為了增加準確性，可以將上述方法再作改進，作交叉驗証，舉例來說，第一張影像的 feature - i，在第二張影像所找到的最近距離的 feature 為 j，則反過來計算，第二張影像的 feature - j，在第一張影像所找到的最近距離的 feature 也必須為 i。

在 OpenCV 中，其 Brute-Force Matcher 的實作為 cv::BFMatcher(int normType = NORM_L2, bool crossCheck = false)：
第一個參數為 normType，對於不同方法產生的 feature descriptor，需作不同的設定。
第二個參數為 crossCheck，即是決定要不要作交叉驗証。

OpenCV 對於畫 keypoint 提供的函式為 cv::drawKeypoints(...)，而對於畫比對 keypoint 所提供的函式為 cv::drawMatches(...)。

FLANN based Matcher

FLANN 為 Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是一群演算法的集合，用來加快對最近 feature 的尋找。

如果要使用 FLANN based Matcher，須要輸入兩個參數，來說明要使用何種演算法及在該演算法中要使用遞迴計算的次數。

在 OpenCV 中，其 FLANN based Matcher 的實作為 cv::FlannBasedMatcher(...)。

Reference

Feature Matching

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