cv2.DescriptorMatcher_create()使用BruteForce-Hamming(2)和`BruteForce-Hamming`的写法区别

`cv2.DescriptorMatcher_create()`函数用于创建一个特征点匹配器对象，用于匹配图像中的特征点。

`BruteForce-Hamming(2)`是一种特征点匹配算法，其中2表示使用二进制描述符。它是一种基于暴力搜索的匹配算法，它会遍历所有可行的匹配对并计算它们之间的距离，然后返回最佳匹配。

`BruteForce-Hamming`也是一种特征点匹配算法，它类似于`BruteForce-Hamming(2)`，但不使用二进制描述符。它同样是一种基于暴力搜索的匹配算法，它会遍历所有可行的匹配对并计算它们之间的距离，然后返回最佳匹配。

因此，区别在于`BruteForce-Hamming(2)`使用二进制描述符，而`BruteForce-Hamming`不使用二进制描述符。在使用`cv2.DescriptorMatcher_create()`函数创建特征点匹配器对象时，可以选择使用哪种算法。

相关问题

DescriptorMatcher::create

`DescriptorMatcher::create()` 是 OpenCV（开源计算机视觉库）中的一个静态工厂方法，用于创建基于特定算法的描述符匹配器。描述符匹配器是一种图像处理工具，它用于比较两个图像区域的特征点，并找到它们之间的对应关系。`create` 方法允许开发者根据需要选择不同的匹配算法，如 BruteForceMatcher、FlannBasedMatcher 等。

例如，你可以通过以下方式使用 `DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 来创建一个基于 BruteForce 搜索和 Hamming 距离计算的匹配器：

cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher;
matcher = cv::DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");

这里 "BruteForce-Hamming" 是一种算法名称，OpenCV支持多种匹配器类型，如 "BFMatcher", "FlannBasedMatcher", "KNNMatch" 等。

cv::BFMatcher matcherBF(cv::NORM_HAMMING, true);

这段代码是在使用OpenCV库中的BFMatcher类创建一个对象matcherBF，并设置它的距离度量方式为NORM_HAMMING，同时将crossCheck参数设置为true。BFMatcher类实现了暴力匹配算法（Brute-Force Matching），可以用于在图像中寻找相似的特征点。NORM_HAMMING是指使用汉明距离来衡量特征点之间的相似性，crossCheck为true表示在进行匹配时会进行双向匹配，只有当两个特征点之间的匹配是相互的才认为是有效的匹配。