python - 为什么 sift.compute() 在 MSER 关键点上比在 SIFT 关键点上慢

Question

在 1080x1080 图像上测试来自 openCV 的 sift 提取器的性能导致了一些意想不到的结果：

img = cv.imread("myImage.jpg", 0)  # gray
mser = cv.MSER_create()
sift = cv.SIFT_create()

kp = sift.detect(img)   # len(kp) == 5804
des = sift.compute(img, kp)  # time: 0.22s

kp = mser.detect(img)   # len(kp) == 2511
des = sift.compute(img, kp)  # time: 1.62s

为什么sift.compute()MSER 检测到的关键点比 SIFT 检测到的关键点慢？请注意，MSER 检测到的关键点比 SIFT 少。

Answer 1

我绘制的关键点清楚地表明 MSER 关键点比 SIFT 关键点覆盖更大的区域。这可以解释为什么它更慢。

质谱仪：

筛：