SURF是有专利保护的，SIFT也是如此。ORB和BRIEF没有专利保护，但它们的特征不具有尺度不变性，在复杂场景中的实用性受到了严重限制。
是否有任何可以像SURF一样快速提取尺度不变特征，并且没有像SURF和SIFT那样受到严格专利保护的特征提取器呢？
有没有比SURF和SIFT更快的替代方法进行尺度不变特征提取？
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- Diego
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也在dsp上提问了。 - Maurits
7个回答
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尽管您已经选择了BRISK，但您可能会发现FREAK很有趣。作者声称其结果比BRISK和ORB更好。我还应该补充一点，ORB是尺度不变的，但在那个领域存在一些问题。因此，我仍然建议某人尝试它。
FREAK源代码与OpenCV兼容（它们合并起来有多容易我不知道），作者正在努力将其提交给OpenCV项目。
编辑：
FREAK现在是OpenCV特征检测器/描述符的一部分。
您可以在这里阅读更多内容，了解几种特征检测器/提取器之间的区别，以及一系列基准测试，其中包括FREAK和其他流行的算法。
- Rui Marques
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对我来说，Brisk检测器与Freak描述符的组合是能够提供最佳结果的。 - Jean-Philippe Jodoin
1https://github.com/kikohs/freak/blob/master/demo/freak_demo.cpp 的链接已损坏，请修复。 - Alex Bezuglyi
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FREAK是被认为是最快的尺度和旋转不变性描述符提取器，它是开源的，并且你可以轻松地使用它，因为它已经在OpenCV中实现了。你需要一个使用汉明距离的二进制匹配器，例如BruteForceMatcher。
这里有一个示例，展示如何使用它，可以很容易地用SIFT描述符进行替换。
- Jav_Rock
1
6似乎您提供的示例链接已经失效了 :( - Rick Smith
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最终我使用了Brisk，它是一种特征检测器，性能可与SURF相媲美，但采用BSD许可证。此外，它还有一个非常好的开源C++实现，可以轻松地插入到OpenCV FeatureDetector框架中，所以在代码中选择使用Brisk而不是SURF只需要2行代码。
- Diego
1
太好了。我看到了这篇论文，但是没有找到实现方法。感谢您的回复。 - KobeJohn
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您可以尝试使用多尺度梯度直方图技术进行处理，具体内容可参考此链接：multi-scale histogram of oriented gradients。虽然该方法不能完全保证尺度不变性，但如果您的数据受到一定范围内的尺度限制（在实践中通常是这样）则该方法可能适用于您。
另一种方法取决于您的应用场景，即利用poselets，即使它们是基于非尺度不变描述符（如简单的梯度直方图或外观模型）构建的。如果您的训练数据中包含不同尺度的各种物品示例以进行检测，则Poselets中用于训练的Procrustes-style距离应该能够处理很多尺度不变性。但是，如果您的主要应用不是部件的局部化检测，则可能不太令人满意。
顺便说一下，我认为SIFT和SURF被以这种方式申请专利是相当不幸的，因为它们（至少部分）是通过拨款由纳税人资助的。
另一种方法取决于您的应用场景，即利用poselets，即使它们是基于非尺度不变描述符（如简单的梯度直方图或外观模型）构建的。如果您的训练数据中包含不同尺度的各种物品示例以进行检测，则Poselets中用于训练的Procrustes-style距离应该能够处理很多尺度不变性。但是，如果您的主要应用不是部件的局部化检测，则可能不太令人满意。
顺便说一下，我认为SIFT和SURF被以这种方式申请专利是相当不幸的，因为它们（至少部分）是通过拨款由纳税人资助的。
- ely
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1你是否有一个非私密链接，指向多尺度HoG信息，以供那些没有IEEE订阅的人使用？ - fish2000
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你可以尝试KAZE，它应该更快、更精确（视频看起来很棒，但我自己还没有尝试过）。也有一个加速版本可用。
Pablo F. Alcantarilla、Adrien Bartoli和Andrew J. Davison，《KAZE特征》，欧洲计算机视觉大会（ECCV）。意大利佛罗伦萨。2012年10月。
Pablo F. Alcantarilla、Jesús Nuevo和Adrien Bartoli，《非线性尺度空间中加速特征的快速显式扩散》，英国机器视觉大会（BMVC）。英国布里斯托尔。2013年9月。
源代码、视频等详细信息可在作者网站上找到。
*佛罗伦萨
Pablo F. Alcantarilla、Adrien Bartoli和Andrew J. Davison，《KAZE特征》，欧洲计算机视觉大会（ECCV）。意大利佛罗伦萨。2012年10月。
Pablo F. Alcantarilla、Jesús Nuevo和Adrien Bartoli，《非线性尺度空间中加速特征的快速显式扩散》，英国机器视觉大会（BMVC）。英国布里斯托尔。2013年9月。
源代码、视频等详细信息可在作者网站上找到。
*佛罗伦萨
- the swine
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我在一个应用程序中比较了AKAZE、SURF和SIFT，我可以确认在我的测试中，它至少和它们中的任何一个一样好，并且描述符比它们快得多。此外，它也不受专利的限制，所以我建议首选AKAZE。 - oarfish
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FREAK现在已经包含在OpenCV 2.4.2中，您可以轻松使用它 :-)
- Kirell
-1
检测地标点并通过在地标点周围形成补丁来查找 hog 特征（它没有被专利保护）。
- Bibhu Pala
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1你好，欢迎来到SO，并感谢您的贡献尝试。然而，如果问题已经有一个高赞、详细且被接受的答案，像这里一样，那么添加一个没有任何细节的单行回答就没有太多意义了。 - Peter B
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