特征匹配法6个步骤

SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）和ORB（带方向的快速旋转特征）是图像特征检测与描述的三大算法。它们各具特色，主要在于算法的复杂性、运算速度和特性方面有所不同。

SIFT算法基于梯度信息检测并描述特征点，能在尺度空间中寻找关键点，生成具有尺度不变性和旋转不变性的描述符。这种算法相当稳健，即便在尺度、旋转、光照变化及视角变化的情况下，都能表现出良好的性能。SIFT算法的计算复杂度较高，实时性能稍显不足。该算法涉及专利问题，可能不适用于商业项目。

SURF算法与SIFT有相似之处，同样在尺度空间中寻找关键点，并生成具有尺度不变性和旋转不变性的描述符。为了提升计算速度，SURF采用了一系列优化策略，如积分图像和Haar小波响应。相较于SIFT，SURF在保持稳健性的运算速度更快。但相对于其他两种算法，SURF的描述符仍为浮点数表示。

ORB算法则基于FAST角点检测和BRIEF描述符。它在速度上优势明显，特别是描述符为二进制向量，使得匹配速度更快。ORB还引入了方向信息，具有一定的旋转不变性。对于实时应用和移动设备而言，ORB尤为适合。但相对而言，ORB的稳健性稍弱，面对尺度变化和视角变化的情况可能表现欠佳。

在选择特征检测和描述算法时，SIFT和SURF的稳健性出色但计算复杂度较高；而ORB则以其计算速度上的优势著称，但稳健性相对较弱。可以根据具体的应用场景和需求进行选择。

至于OpenCV中的特征描述符匹配方法DescriptorMatcher::BRUTEFORCE和DescriptorMatcher::FLANNBASED，它们的核心区别在于匹配算法的实现方式和计算复杂度。

DescriptorMatcher::BRUTEFORCE采用蛮力匹配算法，计算每对特征描述符之间的距离，为每个特征描述符找到最佳匹配。这种方法简单直接且适用于多种描述符类型，无论是二进制还是浮点数描述符。但计算复杂度较高，特别是在处理大量特征描述符时。

DescriptorMatcher::FLANNBASED则利用快速最近邻搜索库FLANN进行匹配。FLANN在大量特征描述符的情况下表现出更好的性能，但可能在匹配精度上有所妥协。这种方法更适合于浮点数描述符，对于二进制描述符可能需要特别处理。