特征点匹配算法

粗匹配：

1. 暴力匹配（汉明距离）：顾名思义，取a图中一个点，依次计算与b图中所有点的距离，找出距离最近点
2. FLANN 快速最近邻匹配：实现原理：对高维数据依次以其中一维作为划分依据将所有点构建一个KD-Tree，从集合中快速查找。效率比暴力匹配高的多。

去粗取精：匹配错误点剔除

1. Lower's算法

Lowe’s算法：为了进一步筛选匹配点，来获取优秀的匹配点，这就是所谓的“去粗取精”。一般会采用Lowe’s算法来进一步获取优秀匹配点。
   为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取a图像中的1个SIFT关键点，并找出其与b图像中欧式距离最近的前2个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。保证最近和次近的距离较远，尽可能保证最近的准确性。
   Lowe推荐ratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:

ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；ratio=0. 6：对于匹配点数