是否有SURF和SIFT的快速替代方法用于尺度不变特征提取?
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SURF和SIFT都获得了专利。 ORB和Brief并没有获得专利,但是它们的功能并不是不变的,从而严重限制了它们在复杂情况下的实用性。

是否有任何特征提取器可以像SURF一样快地提取尺度不变特征,并且没有像SURF和SIFT那样严格地获得专利?

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FREAK被认为是最快的比例和旋转不变描述符提取器 ,它是开源的 ,您可以轻松地使用它,因为它是在OpenCV中实现的。您需要一个使用汉明距离的二进制匹配器,例如BruteForceMatcher。

这里有一个如何使用它的示例 ,可以轻松地被SIFT描述符替换。

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您可以尝试定向梯度的多尺度直方图 。它不会完全保持比例不变,但是如果您的数据受到一组合理的比例尺限制(通常是实际情况)的约束,那么这可能对您有用。

完全取决于您的预期应用程序的另一种方法是利用姿势 ,即使姿势是基于非比例不变的描述符(如定向梯度的普通直方图或外观模型)构建的。如果训练数据中的注释包括在不同比例下用于检测的不同项目的示例,则在用于训练的Poselet中使用的Procrustes样式距离应注意很多尺度不变性。但是,如果您的主要应用不是局部检测零件,则可能无法令人满意。

顺便说一句,我认为非常不幸的是,SIFT和SURF能够以这种方式申请专利,因为它们(至少部分)是通过赠款由纳税人提供资金的。

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FREAK现在包含在OpenCV 2.4.2中,您可以轻松使用它:-)

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我最终使用了Brisk ,这是一种功能检测器,其性能可与SURF媲美,但在BSD许可下。另外,它有一个非常好的开源C ++实现,可以轻松地插入OpenCV FeatureDetector框架,因此,就像两行代码选择在代码中的SURF上使用Brisk。

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尽管您已经选择BRISK,但是您可能会发现FREAK很有趣。作者声称比BRISK和ORB具有更好的结果。我还应该补充一点,ORB 尺度不变的,但在该领域存在一些问题。因此,我仍然建议将其推荐给其他人尝试。

FREAK源代码与OpenCV兼容(我不知道合并它们的难易程度),作者正在努力将其提交给OpenCV项目。

编辑:

FREAK现在是opencv功能检测器/描述符的一部分。

可以在此处详细了解几个特征检测器/提取器之间的区别, 以及一系列基准测试 ,其中包括FREAK和其他流行的基准

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您可以尝试KAZE,它应该更快,更精确(视频看起来不错,但我自己还没有尝试过)。也有它的加速版本。

Pablo F. Alcantarilla,Adrien Bartoli和Andrew J. Davison在欧洲计算机视觉会议(ECCV)上发表的“ KAZE Features ”。意大利Fiorenze *。 2012年10月。

Pablo F. Alcantarilla,JesúsNuevo和Adrien Bartoli,“ 在非线性尺度空间中加速特征的快速显式扩散 ”,在英国机器视觉会议(BMVC)中。英国布里斯托尔。 2013年九月

可以在作者的网站上找到源代码,视频等。

*佛罗伦萨

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