BFMatcher和FlannBasedMatcher的区别

Question

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我想知道在OpenCV中，BFMatcher和FlannBasedMatcher匹配器在匹配精度或质量方面的区别。我知道当应用于大型数据库时，FlannBasedMatcher可能会更快，但是无论执行时间如何，这两个匹配器最终是否会找到相同的匹配项？

- Tulkkas

2个回答

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为了补充上面的答案，FLANN 构建了一个高效的数据结构（KD-Tree），用于搜索近似邻居，而 cv::BFMatcher 则进行穷举搜索，并保证找到最佳邻居。FLANN 的真正好处在于大型数据集中的使用。根据我的经验，在描述符数量超过 1K 时，会看到一个合理的好处。

- gitfredy

请问能否更新一下 FLANN 的链接？好像已经失效了。谢谢！ - Milan

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- JonasVautherin · Accepted Answer

BFMatcher会尝试所有可能性（这是“Brute Force”的意思），因此它将找到最佳匹配。

FLANN代表“Fast Library for Approximate Nearest Neighbors”，速度更快，但只能找到近似的最近邻居。它会找到一个好的匹配，但不一定是最好的。您可以调整FLANN的参数以增加精度（即匹配的“质量”），但这会减慢算法速度。

换句话说：FLANN比BFMatcher快得多，但它只能找到近似的最近邻居，这是一个很好的匹配，但不一定是最佳匹配。您可以调整FLANN的参数以增加其速度或精度。