目标
在本章中，我们将看到BRIEF算法的基础知识
理论
我们知道SIFT使用128维矢量作为描述符。由于它使用浮点数，因此基本上需要512个字节。同样，SURF最少也需要256个字节（用于64像素）。为数千个功能部件创建这样的向量会占用大量内存，这对于资源受限的应用程序尤其是嵌入式系统而言是不可行的。内存越大，匹配所需的时间越长。
但是实际匹配可能不需要所有这些尺寸。我们可以使用PCA，LDA等几种方法对其进行压缩。甚至使用LSH（局部敏感哈希）进行哈希的其他方法也可以将这些SIFT描述符中的浮点数转换为二进制字符串。这些二进制字符串用于使用汉明距离匹配要素。这提供了更快的速度，因为查找汉明距离仅是应用XOR和位数，这在具有SSE指令的现代CPU中非常快。但是在这里，我们需要先找到描述符，然后才可以应用散列，这不能解决我们最初的内存问题。
现在介绍BRIEF。它提供了一种直接查找二进制字符串而无需查找描述符的快捷方式。它需要平滑的图像补丁，并以独特的方式（在纸上展示）选择一组nd(x，y)n_d(x，y)nd(x，y)位置对。然后，在这些位置对上进行一些像素强度比较。例如，令第一位置对为ppp和qqq。如果I(p) 该ndn_dnd可以是128、256或512。OpenCV支持所有这些，但默认情况下将是256（OpenCV以字节为单位表示，因此值将为16、32和64）。因此，一旦获得此信息，就可以使用汉明距离来匹配这些描述符。 重要的一点是，BRIEF是特征描述符，它不提供任何查找特征的方法。因此，您将不得不使用任何其他特征检测器，例如SIFT，SURF等。本文建议使用CenSurE，它是一种快速检测器，并且BIM对于CenSurE点的工作原理甚至比对SURF点的工作要好一些。 简而言之，BRIEF是一种更快的方法特征描述符计算和匹配。除了平面内旋转较大的情况，它将提供很高的识别率。 OpenCV中的BRIEF 下面的代码显示了借助CenSurE检测器对Brief描述符的计算。（在OpenCV中，CenSurE检测器称为STAR检测器）注意，您需要使用opencv contrib）才能使用它。 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('simple.jpg',0) # 初始化FAST检测器 star = cv.xfeatures2d.StarDetector_create() # 初始化BRIEF提取器 brief = cv.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create() # 找到STAR的关键点 kp = star.detect(img,None) # 计算BRIEF的描述符 kp, des = brief.compute(img, kp) print( brief.descriptorSize() ) print( des.shape ) 函数brief.getDescriptorSize()给出以字节为单位的ndn_dnd大小。默认情况下为32。下一个是匹配项，这将在另一章中进行。 附加资源 Michael Calonder, Vincent Lepetit, Christoph Strecha, and Pascal Fua, “BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features”, 11th European Conference on Computer Vision (ECCV), Heraklion, Crete. LNCS Springer, September 2010. LSH (Locality Sensitive Hashing) at wikipedia. 欢迎关注磐创博客资源汇总站： http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站： http://pytorch.panchuang.net/ OpenCV中文官方文档： http://woshicver.com/ 好文链接
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