cv2.descriptormatcher_create()函数使用BruteForce-Hamming的写法

可以用以下代码创建一个BruteForce-Hamming描述符匹配器：

matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)

相关问题

cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING

cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING是OpenCV中特征匹配器Brute-Force Hamming算法的一种实现，它可以用于匹配使用二进制描述子的特征点。

Brute-Force Hamming算法是一种暴力匹配算法，它的原理是将两幅图像的特征描述子进行逐一比较，找到最相似的一组特征点。在使用Brute-Force Hamming算法时，需要将特征描述子编码为二进制字符串，然后使用汉明距离（Hamming distance）来衡量两个二进制字符串之间的相似度。

使用Brute-Force Hamming算法进行特征点匹配的步骤如下：

1. 提取两幅图像的特征点和特征描述子。
2. 将特征描述子编码为二进制字符串。
3. 使用Brute-Force Hamming算法进行特征点匹配。
4. 根据匹配结果筛选出最优的匹配点对。

在OpenCV中，可以通过以下方式创建使用Brute-Force Hamming算法的特征匹配器对象：

matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=False)

其中，参数cv2.NORM_HAMMING表示要使用的距离度量方式为汉明距离，crossCheck参数用于指定是否使用交叉验证的方式进行匹配，如果想要使用交叉验证，则将其设为True，否则设为False。函数返回值matcher是一个特征匹配器对象，可以用于进行特征点匹配。

Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");和BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );意思是一样的吗？

`Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 和 `BFMatcher matcher(NORM_HAMMING)` 都表示创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象。它们的功能相同，只是创建方式不同。

具体来说，`BFMatcher` 是 OpenCV 中的一个类，用于计算两个特征描述子之间的距离，并进行暴力匹配。而 `DescriptorMatcher` 是一个抽象基类，它定义了匹配器的接口，包括 `match`、`knnMatch` 等函数。实际使用中，我们通常使用 `DescriptorMatcher::create` 函数创建一个匹配器对象，可以指定不同的匹配算法和参数，例如：

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

上述代码表示创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象。其中，`"BruteForce-Hamming"` 是匹配算法的名称，表示使用暴力匹配器和汉明距离作为距离度量方式。需要注意的是，不同的匹配算法和参数会对匹配效果和速度产生影响，需要根据具体问题进行选择。

总之，`Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 和 `BFMatcher matcher(NORM_HAMMING)` 都可以用于创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象，只是创建方式不同。