Image processing 特征检测器和描述符比较
有几种检测器和描述符，如SIFT、SURF和FAST。我想知道他们是否都符合实时应用的条件？哪个是最好的还是更好的 此外，哈里斯-拉普拉斯检测器在我们已经有了上述三种检测器的情况下仍然有用吗？它比它们好吗？如果您需要对不同因素（例如视点变化）保持不变性，我可以建议您使用和进行检测，如果您需要实时性，则建议您使用快速。 FAST的工作与哈里斯相似，但速度要快得多 您可以查看“”和“”，其中对许多探测器进行了测试并进行了很好的描述 更新：“扩展了新颖和经典检测器和描述符的基准 第二，描述部分通常比检测慢，因此要实现实时性，必须使用GPU或二进制描述符，如或 更新2:“”以及2016年ECCV上的相应研讨会 更新3:“大型3D重建任务CVPR 2017的描述符（和位检测器）评估 更新4:“认证驾驶数据集上的检测器评估，ECCVW2018 更新5:“Huuuge关于手工制作和学习功能的调查概述文件，2018年Image processing 特征检测器和描述符比较,image-processing,feature-detection,Image Processing,Feature Detection,有几种检测器和描述符，如SIFT、SURF和FAST。我想知道他们是否都符合实时应用的条件？哪个是最好的还是更好的 此外，哈里斯-拉普拉斯检测器在我们已经有了上述三种检测器的情况下仍然有用吗？它比它们好吗？如果您需要对不同因素（例如视点变化）保持不变性，我可以建议您使用和进行检测，如果您需要实时性，则建议您使用快速。 FAST的工作与哈里斯相似，但速度要快得多 您可以查看“”和“”，其中对许多探测器进行了测试并进行了很好的描述 更新：“扩展了新颖和经典检测器和描述符的基准 第二，描述部分通常比检
更新6:“上述和最新摄像机姿态估计方法的大规模基准。IJCV，2020。使用AVT Manta G-125C（1292x964）对OpenCV 3.0中的点探测器进行我的速度测试 单位为FPS
与BRISK、Short、ORB和FREAK等二进制描述符相比，SIFT和SURF是相对较慢的描述符。我不确定他们的探测速度（而不是描述），也许其他人可以回答这个问题。此外，与二进制描述符相比，SIFT和SURF在精度和召回曲线（即性能）方面都要好得多。如果你感兴趣，我可以给你一个链接，链接到一篇介绍二进制描述符的文章。@GilLevi，非常感谢你，你是简历专业的，：-）。事实上，我很难在（筛选、冲浪、快速）和（哈里斯·拉普拉斯）之间做出选择。我对它们不太熟悉，但根据一些文章，哈里斯·拉普拉斯在特征检测方面似乎很好，但它可能比其他3个要慢，对吗？你能帮我吗？你对探测器或描述符感兴趣吗？如果你担心速度，为什么不自己检查一下呢？我可以向您推荐一些代码，我认为您可以轻松地修改这些代码来检查运行时间。@GilLevi，嗯，实际上我尝试从头开始实现一个检测器，我对harris-laplacian和SIFT有基本的了解，我只是想知道harris-laplacian在羽毛检测方面是否比SIFT更好。对不起，我真的不确定哪一个-SIFT或Harris检测到更好的关键点。谢谢，但为什么不SIFT/SURF？因为SIFT和SURF作为检测器只是相似性协变（即“免疫”旋转、平移和缩放变化，但不是仿射协变-它们的性能随着视点的变化而快速下降）。图像匹配的标准实践-使用MSER和/或Hessian仿射作为检测器+SIFT作为描述符。此外，与非常快的关键点相比，SIFT和SURF的速度很慢（以及Hessian仿射和更小的MSER）。@old ufo I在研究特征检测器比较时找到了你的答案。我希望实现面部地标检测（嘴角、眼睛、鼻子等的位置），并评估各种检测器/描述符。你不使用SIFT/SURF的理由似乎不适用，因为我将使用一个训练/测试集，其中图像是主体的正面照片（即视点的改变不重要）。你对什么可能是好的检测器/描述符以及为什么有什么建议？关于这一主题的大多数文献在几年前就过时了……谢谢！我得说，“几年”并不是“过时的”。我建议从和开始。