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有几种检测器和描述符，如 SIFT、SURF、FAST。我想知道他们都符合实时申请的条件吗？哪个是最好的或更好的？

此外，当我们已经拥有上述三个时，Harris-Laplacian 检测器是否仍然有用？比他们好吗？

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如果您需要对不同因素（例如，视点变化）保持不变，我可以建议您使用Hessian-Affine和MSER进行检测，如果您需要实时，我可以建议您使用 FAST。FAST 的工作与 Harris 相似，但速度要快得多。

您可以查看“局部不变特征检测器：调查”和“仿射区域检测器的比较”，其中对许多检测器进行了很好的测试和描述。

更新： “ WxBS: Wide Baseline Stereo Generalizations ”确实扩展了新颖和经典检测器和描述符的基准。

其次，描述部分通常比检测慢，所以要实时，你必须使用 GPU 或二进制描述符，如Brief或FREAK。

更新 2 ： “ HPatches（Homography 补丁）数据集和基准”以及 ECCV 2016 的相应研讨会。http : //www.iis.ee.ic.ac.uk/ComputerVision/DescrWorkshop/index.html 。

Update3： “手工制作和学习的局部特征的比较评估”对大规模 3D 重建任务 CVPR 2017 的描述符（和位检测器）评估。

更新 4： “兴趣点检测器在 ApolloScape 数据集上的稳定性评估”自动驾驶数据集上的检测器评估，ECCVW2018。

更新 5： “从手工制作到深度局部不变特征”Huuuge 关于手工制作和学习特征的调查概述论文，2018 年。

更新 6： “跨宽基线的图像匹配：从论文到实践”上述和更新的相机姿态估计方法的大规模基准。IJCV，2020 年。

于 2013-11-06T09:05:12.080 回答
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我使用 AVT Manta G-125C (1292x964) 对 OpenCV 3.0 中的点检测器进行速度测试

单位为 FPS

  1. 自由运行（无处理）：21.3
  2. FAST（非最大值抑制：真）：16-21
  3. 快速（非最大值抑制：假）：12.8
  4. 球体：12.8
  5. GoodFeaturesToTrack：9
  6. 轻快：8-9.2
于 2016-12-15T19:20:03.037 回答