OpenCV различные выходные результаты с использованием BruteForceMatcher в течение двух различных сред выполнения с одинаковыми входными данными

Вступление: Во-первых, и в качестве введения, я очень горжусь тем, что задаю свой первый вопрос о StackOverflow. Я надеюсь, что смогу помогать другим людям так же, как они помогают мне.

Контекст: Я разрабатываю приложение, которое ищет объекты в изображении, используя алгоритм серфинга. Я вычисляю ключевые точки и извлекаю дескрипторы с помощью SURF. Затем я использую matcher bruteforce, основанный на евклидовом расстоянии, чтобы сопоставить дескрипторы изображения 1 с изображением 2. Вот проблема, я не получаю одинаковые результаты при 2-х разных запусках программы (используя один и тот же образ, я должен уточнить :p).

Выходные данные: Вот выходные данные,

1-е время выполнения на 20 первых матчах из 3620

0:  0   89  0.292352
1:  1   997 0.186256
2:  2   1531    0.25669
3:  3   2761    0.24148
4:  4   2116    0.286187
5:  5   2996    0.201048
6:  6   3109    0.266272
7:  7   2537    0.17112
8:  8   2743    0.211974
9:  9   2880    0.208735
10: 10  2167    0.269716
11: 11  2431    0.164508
12: 12  1474    0.281442
13: 13  1867    0.161129
14: 14  329 0.18388
15: 15  1580    0.229825
16: 16  1275    0.254946
17: 17  1749    0.203006
18: 18  305 0.221724
19: 19  1501    0.224663
20: 20  917 0.20708

2-е время выполнения на 20 первых матчах из 3620

0:  0   1455    0.25669
1:  1   963 0.186256
2:  2   3008    0.150252
3:  3   2936    0.24148
4:  4   2172    0.286187
5:  5   2708    0.211974
6:  6   730 0.185199
7:  7   3128    0.266272
8:  8   750 0.181001
9:  9   2272    0.17112
10: 10  2842    0.208735
11: 11  55  0.229677
12: 12  2430    0.269716
13: 13  2360    0.164508
14: 14  1497    0.229825
15: 15  2443    0.254148
16: 16  1784    0.161129
17: 17  1209    0.254946
18: 18  311 0.18388
19: 19  944 0.228939
20: 20  533 0.221724

Код: Вот часть кода, который я использую

SurfFeatureDetector detector(400);
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
detector.detect(img1, keypoints1);
detector.detect(img2, keypoints2);

SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1, descriptors2;
extractor.compute(img1, keypoints1, descriptors1);
extractor.compute(img2, keypoints2, descriptors2);

vector<DMatch> filteredMatches;
matching(descriptors1,descriptors2,filteredMatches,1);

Здесь функция соответствия

void crossCheckMatching( const Mat& descriptors1, const Mat& descriptors2,
                     vector<DMatch>& filteredMatches12, int knn=1 )
{
    BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;
    filteredMatches12.clear();
    vector<vector<DMatch> > matches12, matches21;

    matcher.knnMatch( descriptors1, descriptors2, matches12, knn );
    matcher.knnMatch( descriptors2, descriptors1, matches21, knn );

    debug_writeMatches("D:/jmartel/exec2-log.txt",matches12);
    ...
}

Выводы: алгоритм SURF дает " реалистичные" выходы, это частично доказано тем же самым количеством обнаруженных ключевых точек в течение 2-х циклов выполнения с теми же 2 изображениями. BruteForceMatcher дает мне действительно странный вывод, это доказано файлом журнала, и с изображением, которое я могу вывести, которое ясно показывает, что оно не совпадает таким же образом в течение двух циклов выполнения.

я также реализовал весь этот код на GPU, и мои наблюдения похожи. Однако SURF предоставляет больше точек на GPU (с теми же параметрами).

Если мы посмотрим осторожно к точкам, некоторые расстояния точно такие же, что может быть возможно, но странно (даже если дескрипторы между 2-мя наборами точек могут быть равны...). Это пример пары

  (runtime 1) 1: 1 997 0.186256
/ (runtime 2) 1:1 963 0.186256 

Или еще более странный

  (runtime 1) 14: 14  329 0.18388
/ (runtime 2) 18: 18  311 0.18388

Документ OpenCV2.0 не говорит ничего особенно интересного из того, что я читал. смотрите документацию BruteForceMatcher C++ для OpenCV2. 1 здесь

Если у вас есть какие-либо объяснения, или что-нибудь, что я мог бы изменить в коде, Я буду очень рад. Спасибо за вашу помощь.

Жюльен,