筛选vs冲浪。哪个更准确？ 我用C++和OpenCV来测试对象，用SIFT和SURF做特征匹配。p>

Surf声称比Surf更快，Sift声称可以检测到许多关键点。我想确定哪种算法最准确

但我对确定时间或匹配关键点的准确性感到困惑。有人能给我解释一下我如何确定哪种算法是最准确的吗？我从哪个因素来决定它的准确性

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我使用计算比率。那么速度，冲浪比筛子快多少？您可以使用timeSift/timeSurf*100。所以你得到了多少次是筛比冲浪慢

关于准确性，它更复杂。您可以通过最小距离比应用匹配过滤器和/或首先执行一些RASNAC过滤。然后你可以比较matchesSift/matchesSurf，你可以得到使用SIFT比使用SURF多出多少倍的匹配。但即使这样，在任何一种情况下，你都可能得到错误的匹配，所以最好平等地绘制匹配，看看哪个看起来更好/更准确

做统计检验。不仅是两张图像，还有几组图像重复相同的测试，并取平均比率timeSift/timeSurf和平均比率matchesSift/matchesSurf

对于结尾（当然是平均值），我将执行以下操作

speedRatio=timeSift/timeSurf
matchesRatio=matchesSift/matchesSurf
R=matchesRatio/speedRatio.

 -If R>1 then SIFT worths it .
 -If R<1 then SURF if definitively more convenient
 If R=1 its the same

speedRatio=timeSift/timeSurf
matchesRatio=matchesSift/matchesSurf
R=匹配的传动比/速比。
-如果R>1，则筛选值。
-如果RI，则使用计算比率。那么速度，冲浪比筛子快多少？您可以使用timeSift/timeSurf*100。所以你得到了多少次是筛比冲浪慢

关于准确性，它更复杂。您可以通过最小距离比应用匹配过滤器和/或首先执行一些RASNAC过滤。然后你可以比较matchesSift/matchesSurf，你可以得到使用SIFT比使用SURF多出多少倍的匹配。但即使这样，在任何一种情况下，你都可能得到错误的匹配，所以最好平等地绘制匹配，看看哪个看起来更好/更准确

做统计检验。不仅是两张图像，还有几组图像重复相同的测试，并取平均比率timeSift/timeSurf和平均比率matchesSift/matchesSurf

对于结尾（当然是平均值），我将执行以下操作

speedRatio=timeSift/timeSurf
matchesRatio=matchesSift/matchesSurf
R=matchesRatio/speedRatio.

 -If R>1 then SIFT worths it .
 -If R<1 then SURF if definitively more convenient
 If R=1 its the same

speedRatio=timeSift/timeSurf
matchesRatio=matchesSift/matchesSurf
R=匹配的传动比/速比。
-如果R>1，则筛选值。
-如果我相信你的答案，我会试试看，这证明能确定准确度吗？好的，取平均匹配数应该可以消除匹配错误计数。这是因为错误是随机分布的，例如，在一张照片上，你得到了3个错误的匹配，这些匹配在SIFT sum中进行了说明，但在下一张照片中，你可能在SURF上有3个错误匹配，并且这些匹配再次得到平衡。一般来说，在信号处理中，平均或promedy过滤器是一种有效且非常常见的噪音过滤器。由于大量照片，不可能总是将错误的匹配添加到同一个筛选或冲浪匹配计数中。我们从何处发现-如果R>1，则筛选值-如果我相信你的答案，我会试试看，这证明能确定准确度吗？好的，取平均匹配数应该可以消除匹配错误计数。这是因为错误是随机分布的，例如，在一张照片上，你得到了3个错误的匹配，这些匹配在SIFT sum中进行了说明，但在下一张照片中，你可能在SURF上有3个错误匹配，并且这些匹配再次得到平衡。一般来说，在信号处理中，平均或promedy过滤器是一种有效且非常常见的噪音过滤器。由于大量照片，不可能总是将错误的匹配添加到同一个筛选或冲浪匹配计数中。我们从何处发现-如果R>1，则筛选值-如果R