安装包目录下/samples/cpp里是各种例程
其中example_cmake里CMakeLists.txt已写好，直接cmake，make就可以，example.cpp是一个调用笔记本摄像头并显示的例程。
测试matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp
mkdir matchmethod
cp matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp matchmethod/
cp example_cmake/CMakeLists.txt matchmethod/
cd matchmethod
mkdir build
vi CMakeLists.txt，里边add_executalbe(opencv_example matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp)
cd build
cmake ..
make
就在build目录下生成了opencv_example可执行文件，./opencv_example 1.png 2.png就可以做匹配了，会一张一张显示，按回车显示下一张匹配。
(一开始报错说1.png为空，因为是root权限下复制过来的，修改权限，ok)
**********Match results**********
Index Index distance
in img1 in img2
565 558 5
561 553 7
261 251 8
425 414 8
515 497 8
272 256 9
424 413 9
582 573 9
389 383 10
518 500 10
524 511 10
576 566 10
109 104 11
228 222 11
414 407 11
95 178 12
407 401 12
540 526 12
74 66 13
167 75 13
310 300 13
417 408 13
437 516 13
474 457 13
530 517 13
78 71 14
103 97 14
210 201 14
365 358 14
379 375 14
Cumulative distance between keypoint match for different algorithm and feature detector
We cannot say which is the best but we can say results are differents!
BruteForce BruteForce-L1 BruteForce-Hamming BruteForce-Hamming(2)
AKAZE-DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT 866.219 759.206 -1 -1
AKAZE 781.712 730.933 753.526 795.907
ORB 839.2 778 900.526 765.367
BRISK 695.861 862.392 793.24 768.135
根据OpenCV描述：
第一行AKAZE-DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT应该是不带旋转不变性的KAZE描述子，KAZE描述子还是类似SURF那样的浮点，所以没法用汉明距离匹配。
KAZE Feature:
----------2018.01.09--------DNN测试--------------
OpenCV3.3里的DNN只用于调用caffe模型，想自己训练是不支持的(之前只是推测，半夜无聊逛知乎，坐实了）
参考这里
在samples/cpp目录下：
mkdir caffeGoogleNet
cd caffeGoogleNet
mkdir build
cp ../../dnn/caffe_googlenet.cpp ./
cp ../example_cmake/CMakeLists.txt ./
vi CMakeLists.txt 修改： add_executable(opencv_example caffe_googlenet.cpp)
cd build
cmake
make
就生成了可执行文件opencv_example
从其他目录拷贝：bvlc_googlenet.caffemodel bvlc_googlenet.prototxt synset_words.txt 和一张图片，比如aero1.jpg butterfly.jpg，然后就可以运行测试了：
--------2018.01.18-------------------
lkdemo.cpp光流法
关于waitkey(10)==27，参考这里，因为esc的ascii码值为27。