opencv-python 特征匹配
目标：
- 我们将要学习在图像间进行特征匹配
- 使用 OpenCV 中的蛮力（Brute-Force）匹配和 FLANN 匹配
蛮力（Brute-Force）匹配基础
蛮力匹配器很简单。首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点。
对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建一个BFMatcher对象。它需要两个可选的参数，第一个是normType，它指定要使用的距离测量，默认情况下，它是cv.NORM_L2，它适用于SIFT，SURF等（cv.NORM_L1也在那里）。对于基于二进制字符串的描述符，如ORB，BRIEF，BRISK等，应使用cv.NORM_HAMMING，它使用汉明距离作为度量。如果ORB使用WTA_K==3或4，则应使用cv.NORM_HAMMING2。
第二个参数是布尔变量crossCheck，默认为false。如果为真，则Matcher仅返回具有值(i，j)的那些匹配，使得集合A中的第i个描述符具有集合B中的第j个描述符作为最佳匹配，反之亦然。也就是说，两组中的两个特征应该相互匹配。它提供了一致的结果，是D.Lowe在SIFT论文中提出的比率测试的一个很好的替代方案。
一旦创建，两个重要的方法是BFMatcher.match()和BFMatcher.knnMatch()。第一个返回最佳匹配。第二种方法返回k个最佳匹配，其中k由用户指定。当我们需要做更多的工作时，它可能
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