Brute Force匹配（暴力匹配）和FLANN匹配区别

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#特征匹配

本文介绍了OpenCV中BruteForceMatcher和FlannBasedMatcher两种特征点匹配方法的区别。BruteForceMatcher能确保找到最佳匹配但计算成本高；FlannBasedMatcher则通过近似算法快速寻找近似最佳匹配，适用于对精度要求不极致的情况。

Brute Force匹配和FLANN匹配是OpenCV二维特征点匹配常见的两种办法，分别对应BFMatcher（BruteForceMatcher）和FlannBasedMatcher。


      二者的区别在于BFMatcher总是尝试所有可能的匹配，从而使得它总能够找到最佳匹配，这也是Brute Force（暴力法）的原始含义。而FlannBasedMatcher中FLANN的含义是Fast Library forApproximate Nearest Neighbors，从字面意思可知它是一种近似法，算法更快但是找到的是最近邻近似匹配，所以当我们需要找到一个相对好的匹配但是不需要最佳匹配的时候往往使用FlannBasedMatcher。当然也可以通过调整FlannBasedMatcher的参数来提高匹配的精度或者提高算法速度，但是相应地算法速度或者算法精度会受到影响


【OpenCV】第二十四章: 图像特征匹配：暴力特征匹配算法、FLANN特征匹配算法
因为热爱所以坚持
12-07 4775
参数match就是匹配器的匹配结果；参数crossCheck表示交叉检查，意思就是用第一组中的每个描述子和第二组的所有描述子进行匹配完后，再用第二组中的每个描述子和第一组的所有描述子进行匹配，这两步做完后，两步同时找到的相同的匹配对儿就是有效的匹配。方法一：用匹配器的match方法，进行特征匹配：match = bf.match(des1, des2)，就是对两幅图的描述子进行计算，返回匹配的结果。匹配的时候是计算两个描述子之间的相似度，然后返回相似度最高的一对儿匹配点，也就是最终的匹配结果。
教程7_特征匹配(Brute-Force匹配器)
05-29 506
在Python的OpenCV库（cv2模块）中，"Brute-Force匹配"（也被称为暴力匹配）是一种用于特征点匹配的方法。
COLMAP特征匹配优化：FLANN vs 暴力匹配的性能对比
最新发布
gitblog_00478的博客
09-28 365
你是否在使用COLMAP处理大规模图像数据集时遇到过特征匹配速度慢的问题？是否纠结于该选择FLANN还是暴力匹配算法？本文将通过实测对比两种匹配算法的性能差异，帮助你根据项目需求做出最优选择。读完本文你将了解：两种算法的适用场景、性能瓶颈分析、参数调优方法以及在COLMAP中的实际配置步骤。 ## 特征匹配算法原理 特征匹配是计算机视觉中从多张图像中寻找对应点的关键步骤，直接影响三维重建的精度...
opencv学习（二十九）特征检测匹配SURF/BruteForceMatcher/Flann快速匹配//寻找已知物体//ORB特征提取
Zeking的博客
05-14 1925
1, 一般Surf匹配思路步骤 2, 基于FLANN的描述符匹配大致就是替代了上步骤中的第三步BruteForceMatcher暴力匹配 3, Sift（尺度不变性）暴力匹配 Surf相比sift速度更快（3倍） 具体程序只是将SiftFeatureDetector替换SurfFeatureDetector 4, 寻找已知物体 5， ORB特征提取 号称...
实验11 基于FlannBasedMatcher的ORB实现
qq_52094801的博客
12-20 1795
1 FlannBasedMatcher匹配FLANN(Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors)快速最近邻搜索包，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。经验证，FLANN比其他的最近邻搜索软件快10倍。使用 FLANN 匹配,我们需要传入两个字典作为参数。这两个用来确定要使用的算法和其他相关参数等。第一个是 IndexParams。
OpenCV角点检测—FLANN快速最近邻进行特征点匹配(9)
weixin_46417419的博客
04-15 7064
2.3 使用FLANN进行特征点匹配 2.3.1 FlannBasedMatcher类的简单剖析 2.3.2 找到最佳匹配：DescriptorMatcher::match方法 2.3.3 实例：使用FLANN进行特征点匹配 2.3.4 综合实例：FLANN结合SURF进行关键点的描述和匹配 2.3.5 综合实例：SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取 2.3 寻找已知物体 2.3.1 寻找透视变换：findHomography()函数 2.3.2 进行透视矩阵变换：perspectiveTransfo.
暴力匹配与FLANN
weixin_44594953的博客
06-17 1735
暴力匹配与FLANN的匹配时间分析 当ORB特征点为1000时，FLANN慢于FLANN，当ORB特征点>=1500时，FLANN时间少于暴力匹配。 特征点数目1000：（以下第一是FLANN，第二个是暴力） 特征点数目1500： 特征点数目2000： 特征点数目3000： ...
特征匹配和单应性
chuhang_zhqr的博客
04-04 4443
使用 OpenCV 中的蛮力(Brute-Force)匹配和 FLANN 匹配。 1：Brute-Force 匹配的基础 蛮力匹配器是很简单的。首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(描述符)距离测试,最后返回距离最近的关键点。 对于 BF 匹配器,我们首先要使用 cv2.BFMatcher() 创建一个 BF-Matcher 对象。它有两个可选参数。第一个是 n
2019-9-9 opencv特征检测和描述9-特征匹配（图片在opencv下载）Brute-Force Matcher/FLANN Matcher
weixin_42555985的博客
09-09 516
官网https://docs.opencv.org/3.4.1/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html Brute-Force（暴力）匹配基础 暴力匹配是很简单的。先取第一个集合（图像）中一个特征的描述符，然后和第二个集合（图像）中所有特征进行距离计算，最后返回距离最近的那个特征点（最匹配）。 BF匹配，首先我们使用cv.BFMatcher()函数创建BFMatcher对象...
OpenCV图像特征提取与检测C++(五)特征描述子--Brute-Force匹配、FLANN特征匹配、平面对象识别、AKAZE局部特征检测与匹配、BRISK特征检测与匹配、ORB特征提检测与匹配
法兰西流浪者博客
08-17 1946
特征描述子 即图像中每个像素位置的描述，通过此描述去匹配另一张图像是否含有相同特征。 暴力匹配：Brute-Force 图像匹配本质上是特征匹配。因为我们总可以将图像表示成多个特征向量的组成，因此如果两 幅图片具有相同的特征向量越多，则可以认为两幅图片的相似程度越高。而特征向量的相似程度通常是用它们之间的欧氏距离来衡量，欧式距离越小，则可以认为越相似。 代码： #include &lt...
python knnmatch_python opencv3 基于ORB的特征检测和 BF暴力匹配 knn匹配 flann匹配
05-23
KNN匹配和FLANN匹配是两种不同的特征匹配方法，它们都可以用于ORB特征检测和暴力匹配。 在ORB特征检测中，我们首先需要提取图像中的ORB特征点，然后使用暴力匹配或者KNN匹配或者FLANN匹配来匹配这些特征点。 BF...
21-特征匹配方法(Brute-Force蛮力匹配)
beyond谚语的博客
10-19 909
Brute-Force蛮力匹配 cv2.BFMatcher(crossCheck = True) crossCheck表示两个特征点相互匹配 例如A中的第i个特征点与B中的第j个特征点最近，并且B中的第j个特征点到A中的第i个特征点也是 NORM_L2：归一化数组的(欧几里得距离)，如果其他特征计算方法需要考虑不同的匹配计算方法 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline def
opencv中的BFMatcher和FlannBasedMatcher的区别
SnailTyan
11-28 1万+
Brute Force匹配和FLANN匹配是opencv二维特征点匹配常见的两种办法，分别对应BFMatcher和FlannBasedMatcher。 二者的区别：     BFMatcher总是尝试所有可能的匹配，从而使得它总能够找到最佳匹配。     FlannBasedMatcher中FLANN的含义是Fast Library forApproximate Nearest Ne
Brute-Force(暴力)匹配+ORB算法进行特征点的匹配(附代码)
weixin_43730228的博客
12-15 5347
一、Brute-Force(暴力)匹配 首先在第一幅图像选取一个特征点，然后依次与第二个图像中的特征点进行(描述符)距离测试，最后返回距离最近的特征点。 二、对于暴力匹配，首先使用opencv中cv2.BFMatcher()函数进行特征点的匹配，其有两个参数 第一个参数normType，用来指定要使用的距离测试类型，默认值为cv2.Norm_L2，很适合用于SIFT 和 SURF算法；   ...
【转】Brute-Force匹配器基础
weixin_44190201的博客
03-14 999
作者：xxxss 链接：https://www.jianshu.com/p/ed57ee1056ab Brute-Force匹配器基础 Brute-Force匹配器很简单，它取第一个集合里一个特征的描述子并用第二个集合里所有其他的特征和他通过一些距离计算进行匹配。最近的返回。 对于BF匹配器，首先我们得用cv2.BFMatcher()创建BF匹配器对象.它取两个可选参数， 第一个是normType...
【OpenCV 例程 300篇】251. 特征匹配之暴力匹配
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youcans的博客
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基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。暴力匹配（Brute-force matcher）是最简单的二维特征点匹配方法。 在OpenCV中提供了cv::BFMatcher类实现暴力匹配。
BruteForceMatcher无法找到
wohuiluanshuo的专栏
04-16 1120
opencv2.3.11包含以下目录并不能找到BruteForceMatcher #include 用了以下路径就能解决这个问题 #include 另外如果在之前VS配置中没有将opencv的所有动态库加进去，需要添加legacy对应的lib和dll文件
python opencv3 基于ORB的特征检测和 BF暴力匹配 knn匹配 flann匹配
weixin_30611509的博客
08-06 1262
git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision bf暴力匹配： 1 # coding:utf-8 2 3 import cv2 4 5 """ 6 orb特征检测和匹配 7 两幅图片分别是 乐队的logo 和包含该logo的专辑封面 8 利用orb进行检测后进行匹配两幅图片中的logo ...
暴力匹配与flann与knn算法对比
02-27
### 比较暴力匹配、FLANN 和 KNN 算法的优缺点 #### 暴力匹配 (Brute Force Matching) 暴力匹配总是尝试所有可能的匹配组合，确保可以找到最佳匹配。这种方法适用于较小的数据集或当精确度至关重要时。 优点： - **准确性高**：由于遍历所有可能性，因此能保证找到全局最优解[^1]。 缺点： - **效率低下**：随着数据量增加，计算成本急剧上升，处理大规模数据集时性能不佳[^2]。 ```python bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(descriptors_1, descriptors_2) ``` #### FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) FLANN 是一种专门设计用于加速大尺寸数据库中相似项检索的技术，特别适合于高维度空间内的特征点匹配任务。 优点： - **速度快**：相比暴力搜索方式显著提高了查询速度，尤其在面对海量数据时表现优异. - **灵活性好**：支持多种索引结构以及自适应参数配置机制，允许用户根据具体应用场景灵活调整性能指标. 缺点： - **精度稍逊**：虽然大多数情况下能找到满意的候选对象，但在某些极端条件下可能会错过真正的最接近邻居. ```python flann_index_kdtree = 0 index_params = dict(algorithm=flann_index_kdtree, trees=5) search_params = dict(checks=50) # or pass empty dictionary flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(descriptors_1, descriptors_2,k=2) ``` #### KNN (k-nearest neighbors algorithm) KNN 属于监督学习领域的一种分类/回归技术，其核心思想是在训练样本集中寻找距离待测实例最近（即差异最小）的 k 个已知类别标签的对象作为参考依据来进行预测决策。 优点： - **简单直观**：易于理解和实现. - **无需预设模型假设**: 不像其他机器学习方法那样依赖特定的概率分布假定或其他先验条件. 缺点： - **存储开销较大**：需要保存整个训练集合以便后续查找操作使用. - **响应时间较长**：每次预测都需要重新扫描一遍全部历史记录才能得出结论；尽管可以通过建立KD树等方式加以改进但仍难以匹敌专用索引结构带来的优势[^3]. ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) neigh.fit(X_train, y_train) predicted_labels = neigh.predict(X_test) ```
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