亲爱的 SO 社区朋友，
希望你们都欢迎我来SO。
我只是想了解特征检测器、描述符和匹配器。
在我的研究工作之后，我对检测器和描述符很清楚，并且知道描述符用于描述图像中发现的检测器。描述符需要是旋转、方向和比例不变的。每个描述符都有一个相应的检测器，但反之则不然，因为每个特征都不能用描述符来描述。opencv.org 文档中描述了关于这个主题的清晰解释，我已经阅读了它。
这是我的疑问，
在阅读了有关二进制描述符的本教程之后
https://gilscvblog.com/2013/08/26/tutorial-on-binary-descriptors-part-1/
我对它是什么有了一些想法。简而言之
1）图像A中的512对补丁
2）将每对的强度与第一个值和第二个值进行比较。如果第一个值较高，则放置 1，否则放置 0。
3) 我们现在将有大约 512 个由 1 和 0 组成的二进制数字。随它去
101010101010101010.....10101010
4) 同样在具有不同图像“B”的补丁上重复上述 3 个步骤，并且我们有 512 个二进制数字。假设是
010101010101010101.....01010101
5）现在执行这两个二进制字符串之间的汉明距离（异或运算）
6) 执行汉明距离后的结果是
111111111111111111.....11111111
这是我的问题？
1）这一步之后会发生什么？
2) 线条是如何从一幅图像绘制到另一幅图像的。我开始知道我们正在使用类似的距离匹配。
我只是想实际了解图像中应用了什么，以便在描述符之间画线（描述符匹配器 - 它是如何工作的）。
寻求有关此主题的帮助。