那SIFT和SURF算法是有专利保护的,有没有其它没专利保护的算法推荐
时间: 2023-11-10 18:38:41 浏览: 47
是的,SIFT和SURF算法是有专利保护的,如果需要商业化使用,需要获得相应的授权。以下是一些没有专利保护的图像特征提取算法:
1. ORB算法:ORB全称为Oriented FAST and Rotated BRIEF,它是一种基于FAST和BRIEF算法的图像特征提取算法,它具有速度快、性能稳定、不受专利保护等优点。
2. AKAZE算法:AKAZE全称为Accelerated-KAZE,它是一种基于KAZE算法的图像特征提取算法,它具有速度快、性能稳定、可扩展性好等优点。
3. BRISK算法:BRISK全称为Binary Robust Invariant Scalable Keypoints,它是一种基于FAST和BRIEF算法的图像特征提取算法,它具有速度快、性能稳定等优点。
这些算法都是在开源计算机视觉库中实现的,例如OpenCV、vlfeat等。如果需要使用这些算法,可以参考相关的开源代码实现。
相关问题
什么是SIFT算法和SURF算法?
SIFT(尺度不变特征变换)算法和SURF(加速稳健特征)算法都是用于图像特征提取和匹配的算法。
SIFT算法是一种基于尺度空间的特征提取算法,它通过在不同尺度下检测和描述图像中的关键点来实现尺度不变性。SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述。SIFT算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性,但计算量较大,速度较慢。
SURF算法是SIFT算法的改进版,它通过使用积分图像和快速Hessian矩阵计算来加速特征提取过程。SURF算法的主要步骤包括构建尺度空间、计算Hessian矩阵、检测极值点、定位关键点、计算主方向和描述特征。相比于SIFT算法,SURF算法具有更快的计算速度和较好的尺度不变性。
总结来说,SIFT算法和SURF算法都是用于图像特征提取和匹配的算法,它们可以用于图像识别、目标跟踪等应用领域。
SIFT算法与SURF算法有什么区别?
SIFT算法和SURF算法是两种常用的图像特征提取算法,它们在原理和性能上有一些区别。
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种基于尺度空间的特征提取算法。它通过在不同尺度下检测和描述图像中的关键点,从而实现对图像的尺度不变性。SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值点检测、关键点定位、方向分配和特征描述。SIFT算法具有较好的旋转、尺度和光照不变性,但计算量较大,速度较慢。
SURF(Speeded-Up Robust Features)算法是SIFT算法的改进版,它在保持相似的特征提取效果的同时,提高了计算速度。SURF算法主要通过构建图像的Hessian矩阵来检测关键点,并使用积分图像来加速计算。相比于SIFT算法,SURF算法的计算量更小,运算速度更快。但与此同时,SURF算法对于图像的旋转和尺度变化的不变性稍逊于SIFT算法。
总结来说,SIFT算法和SURF算法都是常用的图像特征提取算法,它们在计算速度和特征提取效果上有所差异。SIFT算法具有较好的旋转、尺度和光照不变性,但计算量较大;而SURF算法在保持相似的特征提取效果的同时,提高了计算速度。选择使用哪种算法取决于具体的应用场景和需求。