当用相关算法检测到两幅图的特征点后，我们一般要进行匹配操作，一般的搜索方法因为数据量大而造成时间的开销大，这个时候，如果使用FLANN(即Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library),会减小不少运算量。相关的原理大家请大家参考相关资料，这里给出示例代码。
代码如下：
代码中用到的图像下载链接：https://pan.baidu.com/s/1eSAPnVG 密码：usrm
代码请加Q2034196302获取
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运行结果截图如下：
在实际测试程序时，同样是SURF特征检测，但运行速度上能明显感觉到本帖中的程序快于https://blog.csdn.net/opencv_source/article/details/83786247l中的程序。