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我在这里有我的 FLANN 匹配器：

flann_params = dict(algorithm = 1, trees = 4)   
matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})

我循环添加训练图像的描述符，然后训练它：

matcher.add([descriptors])
matcher.train()

几个相关的方法：

matcher.clear()
matcher.empty()

两者都清除了火车描述符集合（对吗？）

但我真正想要的是：

  1. 将描述符存储到磁盘并简单地将它们加载到匹配器中，然后对其进行训练
    或
    将匹配器数据保存到磁盘，这样我就不必每次运行程序时都训练图像。

  2. 使匹配器可编辑：如果我从磁盘上删除图像，匹配器不应该找到它。也许像matcher.clear(index_of_image_deleted)

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