Я использую метод ORB OpenCV для обнаружения объектов в видеопотоке. Мой вопрос заключается в том, как именно BFMatcher достигает этого?OpenCV BFMatcher - как он классифицируется?
Насколько я знаю, FlannBasedMatcher использует дерево KD для классификации объектов и что этот метод будет быстрее, чем BFMatcher, но совпадения могут быть не самыми лучшими.
Цель использования BFMatcher - это сопоставление дескрипторов ключевых точек.
Самый простой способ сопоставления дескрипторов - поиск наиболее похожего дескриптора в разных изображениях. Это делается методом BFMatcher :: match, который находит наилучшее соответствие для каждого дескриптора из изображения запроса.
Существуют и другие методы, такие как BFMatcher :: knnMatch и BFMatcher :: radiusMatch, которые являются более сложными, но они должны быть использованы в некоторых приложениях.
BFMatcher OpenCV документы:http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_matchers.html#descriptormatcher-match
Как следует из названия, согласовань Brute-Force проходит через весь список записей дескрипторов, чтобы найти соответствие. На самом деле это не классификаторы. –