FLANN 匹配之间的 OpenCV 汉明距离答案

【问题标题】：OpenCV hamming distance between FLANN matchesFLANN 匹配之间的 OpenCV 汉明距离
【发布时间】：2015-07-21 01:29:08
【问题描述】：

在使用 flann 匹配器而不手动计算时，有没有办法获得两个匹配描述符之间的汉明距离？（即遍历匹配的描述符，对每个元素进行异或运算，然后计数）。

我正在匹配 ORB 计算的描述符，如下所示：

FlannBasedMatcher flannMatcher;
flannMatcher.match(des1, des2, matches);

如果我检查距离：

cout << matches.at(0).distance;

我得到了 NORM_L2 距离，但是我的应用程序需要汉明距离。

上下文：

我想这样做的原因是我使用 ORB 从训练图像集中生成训练描述符，使用蛮力匹配器查找匹配项，然后根据汉明距离过滤不良匹配项。

然后我想使用 flann 匹配器将网络摄像头流上的描述符与这些训练描述符匹配（并显示哪些训练图像与当前帧最匹配），但由于 flann 匹配器似乎没有给出汉明距离我在过滤不良匹配时遇到了困难，在选择最匹配的火车图像时我遇到了很多错误。

【问题讨论】：

标签： c++ opencv computer-vision

【解决方案1】：

尝试使用 flann::LshIndexParams 作为距离类型。这会做局部敏感哈希（接近汉明距离）

FlannBasedMatcher matcher2(new flann::LshIndexParams(20,10,2));

另见讨论here

【讨论】：

感谢您的提示！会试一试，看看进展如何。
这成功了！除了它非常慢并且在网络摄像头中导致 2-3 秒滞后：S 我无法找到有关如何为 LshIndexParams 构造函数选择参数的信息，您对此有什么建议吗？

【解决方案2】：

在 OpenCV 的教程中，描述了如何为 SIFT 和 ORB（这里是 ORB）创建基于 flann 的匹配器

在使用 ORB 时，您可以传递以下内容。根据文档建议使用注释值，但在某些情况下它没有提供所需的结果。其他值工作正常。：

FLANN_INDEX_LSH = 6
index_params= dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH,
               table_number = 6, # 12
               key_size = 12,     # 20
               multi_probe_level = 1) #2

https://docs.opencv.org/3.4/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html

【讨论】：