关于算法：SURF与SIFT，SURF真的更快吗？

我正在使用SURF和SIFT测试一些对象检测。

SURF声称比SIFT更快，更强大，但我在测试中发现事实并非如此。 具有中等图像(600 * 400)的SIFT与SURF的速度相同，并且可以很好地识别对象(甚至可能比SURF更好)。

难道我做错了什么？

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请注意，有一篇文章介绍了如何通过对opencv代码进行一些更改来使SURF更快。

如果您认识一些活跃的opencv开发人员，请让他看到。

在设计时，它原本打算更快，但实际上，差异与使用标准相机的实时应用无关。顺便说一句，FAST检测器更快，更坚固。 我正在为手机上的实时增强现实编程，在应用程序执行过程中，我们将SIFT(初始化)和FAST(用于实时特征检测的金字塔形FAST)结合使用。 FAST更快，并且在OpenCV中实现，所以如果您不想坚持SURF，请尝试一下。我没有看过最近使用SURF进行实时处理的论文，但是我看到了SIFT的修改版本，描述符和其他类型的修改用的像素更少，所以SURF似乎是个不错的主意，但是没有得到据认为。无论如何，那只是我的意见。

对于速度或稳定性，OpenCV没有最佳的SURF实现。如果要计算两个编写良好的实现的FLOPS，SURF从根本上要比SIFT快得多。 SIFT通过使用大型高斯核对图像进行卷积几次来计算图像金字塔，而SURF使用积分图像来完成图像金字塔的近似计算。

要比较SURF的几种实现，请在这里查看我的页面：

http://boofcv.org/index.php?title=Performance:SURF

不幸的是，由于跨平台问题，OpenCV拒绝了与舍入相关的补丁。也许补丁将被调整并重新提交。在我自己的工作中，我注意到通用的round()非常慢，并用自定义函数代替了它。

至于Jav_Rock提到的FAST检测器，我仅将其用作最后的手段。检测器的稳定性远不及其他任何稳定器，但它确实很快。

SURF应该更快，而SIFT应该更强大。阿斯特说600 * 400是今天的标准，这是正确的。虽然。

也就是说，SURF应该比SIFT快许多个数量级。

如果不做任何更改，如果在OPENCV中应用SIFT和SURF，SIFT似乎比SURF快，但事实并非如此。为了证明我已经在393 * 387像素的图像上对其进行了测试。运行相同的特征提取100次并获得其平均时间后，结果是

SIFT：0.0983946(s)

表面：0.183372(s)

但是，关键点的数量有很大的不同， SIFT：kpsize = 671 d行= 671 d-col = 128

SURF：kpsize = 1156 d行= 1156 d-col = 64

SURF的返回值几乎是SIFT关键点的两倍，因此不能说SIFT比SURF更快。

当我们使用Fast作为检测器时，然后应用SIFT，SURF：

SIFT：0.199448(s) 表面：0.0613682(s)

SIFT：kpsize = 2362 d行= 2362 d-col = 64

SURF：kpsize = 2362 d行= 2362 d-col = 64

SURF比SIFT快三倍。

请使用SURF的原始实现进行测试。打开简历速度较慢。

比较SIFT和SURF的原始实现时，使用SURF可以获得更快的结果。通过调整参数，您甚至可以快一个数量级。但是，健壮性可能会受到影响。这一切都取决于您的用例。

通常，SURF与SIFT一样强大。根据数据集，您可能会得到不同的结果，但是，就鲁棒性而言，它们是相同的。

还有一些SURF的GPU实现，其速度比我最初的实现快得多。

通过不将其应用在每帧上但每6帧应用一次，我提高了Surf特征检测器的速度，这对于我的应用来说是可以的。 我做个柜台 进行if语句if(i％6 == 0)， 将您的代码放在此if语句下，速度将会提高