KAZE算法、sift算法、surf算法分别是什么，这三者优缺点是什么，三者之间有无关系

KAZE、SIFT和SURF都是计算机视觉领域中的特征提取算法，主要用于图像配准、目标检测、三维重建等应用。

KAZE算法是一种基于非线性尺度空间的特征提取算法，它通过构造尺度空间来检测图像中的关键点，并计算关键点的特征描述子。KAZE算法具有旋转不变性、多尺度性能好等优点，但是计算复杂度较高。

SIFT算法是一种基于尺度空间的特征提取算法，它通过高斯差分金字塔来检测关键点，并通过方向直方图来描述关键点的方向。SIFT算法具有旋转不变性、尺度不变性、重复性好等优点，但是计算复杂度也较高。

SURF算法是一种加速的特征提取算法，它将尺度空间的高斯差分改为盒子差分，从而显著降低了计算复杂度。SURF算法具有旋转不变性、尺度不变性、计算速度快等优点，但是对于噪声和光照变化较为敏感。

三种算法之间有一定的关系，它们都是基于尺度空间的特征提取算法，且都具有旋转不变性和尺度不变性等优点。但是它们的具体实现方法不同，计算复杂度和性能也有所差异。选择哪种算法取决于具体应用场景和对性能和计算复杂度的要求。

相关问题

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

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。

OpenCV中的哪些特征提取方法你熟悉？这些方法有什么优缺点？列出10条

1. SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): SIFT是一种基于尺度空间的特征提取方法，能够提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是计算量大，速度较慢。

2. SURF (Speeded-Up Robust Features): SURF是一种基于Hessian矩阵的特征提取方法，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

3. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): ORB是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述子的特征提取方法，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

4. AKAZE (Accelerated-KAZE): AKAZE是一种基于KAZE算法的加速版，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

5. BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints): BRISK是一种二进制描述子的特征提取方法，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

6. FREAK (Fast Retina Keypoint): FREAK是一种基于图像的灰度值分布的特征提取方法，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

7. KAZE (Accelerated-Kernelized-Analysis-Zone-Extractor): KAZE是一种基于非线性尺度空间的特征提取方法，能够提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是计算量大，速度较慢。

8. LATCH (Learned Arrangements of Three Patch Codes): LATCH是一种基于三个相邻的图像块的特征提取方法，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

9. DAISY (DAISY: A Fast Local Descriptor for Dense Wide-Baseline Stereo): DAISY是一种基于梯度直方图的局部特征提取方法，能够提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是对旋转、缩放和亮度变化具有不变性，缺点是对噪声和遮挡比较敏感。

10. BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features): BRIEF是一种二进制描述子的特征提取方法，能够快速提取出图像中的关键点和特征描述子。优点是速度快，缺点是对旋转、缩放和亮度变化不具有不变性。