为什么关键点“检测器”和“提取器”是不同的操作？

Question

基本上，你首先需要进行以下操作：

SurfFeatureDetector surf(400);
surf.detect(image1, keypoints1);

然后是a：

surfDesc.compute(image1, keypoints1, descriptors1);

为什么检测和计算是两个不同的操作？在检测之后进行计算不会产生冗余循环吗？

我发现在我的应用程序中，.compute 是最昂贵的。

.detect 

完成时间为0.2秒

.compute

需要 .compute 大约需要 1秒，有没有什么方法可以加速它？

- dynamic

Answer 1

检测关键点是在图像中选择被认为是“好特征”的点的过程。提取这些关键点的描述符是一种完全不同的过程，它编码了该特征的属性，如与邻域的对比度等，以便与来自不同图像、不同缩放和方向的其他关键点进行比较。

您描述关键点的方式可能对成功匹配至关重要，这真正是关键因素。此外，您描述关键点的方式对匹配速度也起决定性作用。例如，您可以将其描述为浮点数或二进制序列。

- Jav_Rock

Answer 2

在图像处理过程中，检测关键点和计算其描述符之间存在差异。例如，您可以提取SURF关键点并计算SIFT特征。请注意，在DescriptorExtractor :: compute方法中，应用于关键点的过滤器：

KeyPointsFilter::runByImageBorder()
KeyPointsFilter::runByKeypointSize();

- Eric

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哎呀，这很有趣！你知道有没有什么更快的方法来计算它？我的个人资料显示，“.compute”部分所花费的时间比其他部分更长。 - dynamic

这取决于您的应用需求，但您应该尝试使用BRIEF描述符。它们的计算速度比SURF更快，并且非常相似。如果您真的想使用SURF，则可以在图像中选择较少的点或以智能方式过滤它们（使用空间约束？）。 - Eric

是的，我在想（选择较少的关键点）。您会在计算完关键点（使用.detect）之后过滤关键点向量，还是事先选择一些关键点？（也许使用海森阈值？） - dynamic

第二个选项，但实际上它取决于您应用的需求。 - Eric

你需要重新实现/重载这个方法并进行自定义。 - Eric

Answer 3

继承Jay_Rock的思路，您可以通过使用ORB、Brisk或FREAK等算法提供的二进制描述符来改进处理时间。它们不仅占用32位而不是64位，而且还提供了与SURF一样健壮且更快的计算描述符的不同方法。

如果您最终想要在描述符之间执行匹配操作，则可通过计算两者之间的汉明距离来完成。由于这是两个二进制字符串之间的XOR运算，因此只需要几毫秒即可运行。

- Rafael Matos