Как работает Flann Matcher в opencv?
Я новичок в opencv. Мой вопрос:
У меня есть 2 дескриптора изображения поезда trainA и trainB.
Затем я строю вектор, чтобы вставить их, и добавляю их во фланговое сопоставление для поезда.
После этого я использую дескриптор изображения query queryC, чтобы выполнить knnMatch и получить возвращенные DMatch.
В этом случае какой дескриптор поезда будет использоваться для сопоставления queryC, trainA или trainB?
и как тренировка помогает улучшить точность матча?
Заранее спасибо.
Решение
И то и другое. Это не «обучение» в стандартном значении. «Обучение» здесь означает просто «набор дескрипторов, на основе которых строится kd-дерево».
Более просто — когда вы делаете сопоставление, вы берете одну особенность из набора S1 и ищите ближайшего соседа в наборе S2. FLANN (реализация kd-дерева) — это просто быстрый способ найти (приблизить) ближайшего соседа.
Другие решения
Других решений пока нет …