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SURF/SIFT的开源替代方案

c++opencvopen-sourceubuntu-12.04image-recognition
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我一直在寻找一种高效、旋转不变性和无专利的关键点检测器+描述符提取器组合，但我测试过的所有方法都给我非常糟糕的结果。我尝试使用Brisk和Freak作为这里推荐的方法，但它们对于检测对象给出了相同糟糕的结果。（即：对于错误图像有更多的内点或好匹配点比正确的图像。）
是否有人成功地使用开源组合实现可用的对象检测？ 我非常感兴趣，因为我想知道是我没有正确地过滤结果还是生成的数据有问题。
1个回答
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你提到了已经尝试了FREAK和BRISK，它们都报告了与SIFT和SURF相当的结果。另一个较新的选择是称为KAZE的描述符。
该链接提供了一个开源实现，并旨在成为OpenCV的即将推出的版本之一。
也许是因为我在这方面是个新手，但我觉得结果不可比较，可能是因为：1.使用Surf时，我能够使用FlannBasedMatcher.knnMatch，然后应用比较算法将good_matches与其他匹配分开。最后，通过good_matches().size，我可以相当准确地检测到一个对象。2.使用Freak或Brisk时我无法做到这一点（Flann上的LSHindex存在问题，BruteforceMatcher.knnMatch的结果不同等等）。无论如何，我不确定我的解决问题的方法是否最合适... - Str1101
谢谢您提供链接，一旦我澄清了我的想法，我会尝试一下 :) - Str1101
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你说得对，对于二进制描述符，你不能使用OpenCV的标准knn架构，因为它们纯粹依赖于浮点值的欧几里得距离，这在比较二进制描述符的上下文中毫无意义。k最近邻算法是一个经过充分研究的算法，有可用的替代实现，可以使用汉明距离作为距离度量。这将为您提供更好的FREAK或BRISK匹配结果。祝你好运！ - Chris
谢谢你的建议！我之前没有考虑过使用OpenCV以外的替代方案，因为这可能会带来一些麻烦，但是这值得一试。我已经尝试过这个代码[链接]（http://find-object.googlecode.com/svn/trunk/find_object/example/main.cpp），它试图创建一个Flann LSH索引，但我无法使其工作。 - Str1101
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