flann 是加拿大UBC大学的研究人员开发的近似最近邻搜索库，支持c++,c,matlab,python,  在安装时很容易遇到matlab提示有冲突的问题，导致不能生成一个关键的mex文件，解决办法是设置PATH中的matlab 路径使得其处于头位置

FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制,在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn，这些点必须通过以下方式进行预处理，给第一个新的查询点q属于X，快速在P中找到距离q最近的点，即最近邻搜索问题。最近邻搜索的问题是在很多应

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

OpenCV学习笔记：FLANN特征匹配         本次给出FLANN特征匹配的Java实现。 [简介]         特征匹配记录下目标图像与待匹配图像的特征点（KeyPoint），并根据特征点集合构造特征量（descriptor），对这个特征量进行比较、筛选，最终得到一个匹配点的映射集合。我们也可以根据这个集合的大小来衡量两幅图片的匹配程度。         特征匹配与模

文章目录 前言一、特征检测基本概念二、哈里斯角点检测（Harris）1.Harris角点基本原理2.Harris角点检测API3.Harris角点检测代码实例： 三、Shi-Tomasi角点检测（Shi-Tomasi）1.Shi-Tomasi角点基本原理2.Shi-Tomasi角点检测API3.Shi-Tomasi角点检测代码实例： 四、SIFT关键点检测（scale-invariant f

提取SIFT特征的代码，返回关键点kp及特征描述符des def SIFT(frame):# 创建SIFT特征提取器sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 提取SIFT特征kp, des = sift.detectAndCompute(frame, None)return kp, des 这行代码是使用SIFT（Scale-Invariant Featur

文章目录 一、单应性矩阵二、FLANN匹配2.1 FLANN介绍2.2 FLANN的单应性匹配2.3 FLANN特征保存与匹配保存图片的特征数据加载图片的特征数据，对需要匹配的数据集进行匹配图片模板与批量寻找 一、单应性矩阵 OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后，会得到一些关键点对，我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中，作为输入参数，调用单应性

这一次我讲的是flann1.8.4的编译下面给出库的下载地址。 flann1.8.4下载 打开上述网址之后，大家找到Getting FLANN，如下图所示的，下载flann-1.8.4-src.zip。我们这里下载的是Source code，所以需要自己用CMake生成sln工程，再用vs进行编译。 CMake 生成sln工程 解压上述下载好的源代码，可以放在任何盘中，建议放在你比较习