C++ OpenCV特征提取之FLANN特征匹配
前言
前面我们学了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配，这一章我们看一下FLANN的特征匹配。
FLANN 是快速最近邻搜索包(Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors)的简称。它是一个对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合,而且这些算法都已经被优化过了。在面对大数据集时它的效果要好于 BFMatcher。
代码演示
我们再新建一个项目名为opencv--FLANN，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
这次我们在加载图片的时候直接以灰度图的方式加载进来，后面就不再用先转换为灰度图的过程了。然后我们运行一下看看加载出来的图片效果。
1.我们还是先用Surf特征进行检测，因为这个相对速度会快，把我们对两张图片获取的KeyPoint放到各自对应的descriptor里面。
2.根据上一步已经提取出的descriptor的两个Mat,通过FlannBaseMatcher进行最佳匹配，存放到我们定义的一个DMatch里面。
3.定义minDist和maxDist,然后通过循环进行关键点最大和最小距离的快速计算，并找印出结果来。
4.根据最大最小的距离里面寻找最佳的matches。下面的红框3是可以自己修改的，改的大了点就会多一些。
5.我们先定义一个输出的图像matchesImg,然后通过drawMatches的方法，把最好的匹配点都画在matchesImg上，最后再通过imshow的方法把我们画好的图片显示出来。
接下来我们看一下运行的结果图
可以看到上图中寻找的最好的匹配点比较不错，相比于我们前面学的BFMatcher寻找的更好，而且速度也比上一章的快了好多。