该应用程序用于使用多类分类器来检测无人机拍摄的视频中的汽车和人。
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到目前为止，我一直在研究SIFT和MSER（仿射不变）。我也看过LESH，LESH是基于局部能量模型的，但是其计算方式不是旋转不变的，我一直在尝试思考一种利用局部能量的方法来构建旋转不变的方法功能描述符，我在这里读到有哪些可以免费用于商业应用的SIFT / SURF替代品？ ，即“如果将方向分配给兴趣点并相应地旋转图像块，则可以免费获得旋转不变性”，但不知道这是否可以缓解或我如何将其应用于我的问题，任何帮助都是表示感谢，谢谢
#1 楼
至于SIFT / SURF的替代方案，您链接的问题提供了很好的答案。我还可以读出另外两个问题：
”我如何建立一个有用的（例如旋转不变性）特征描述符”？
”关于链接问题的陈述，他如何完成自由旋转不变性？”
构建特征描述符
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这是一个有效的研究主题。好的功能描述符并不是每个人都可以在一个下午建立的。人们成功地建模具有所需属性的特征描述符时，就会发布文章。因此，目前仅使用了一些最新的描述符，这也是我建议您这样做的原因：找到适合您需求的功能描述符。
“免费”实现旋转不变性
您可以确定图像块（您的特征区域）上的主要梯度或方向。然后，旋转图像补丁，使渐变始终沿相同的方向看，例如$ 0 $（向上）。例如。如果您有一个
|black->gray->white|和|white->gray->black|图像，则它们的主要梯度分别指向左（$ -90 $）和右（$ 90 $），并且按此量旋转时，您将得到相同的图像。这样，您将始终在具有相同主导方向（旋转斑块）的图像块上计算描述符，从而实现旋转不变性。
#2 楼
免费获得旋转不变性的另一种方法是选择旋转不变的对象。例如，圆或环对于旋转是不变的。特征提取器：运行边缘检测。对于
NxN像素的每个邻域，计算边缘方向和幅度2D直方图。找到所有具有高总振幅和高角展度的点。删除所有不具有径向对称性的点。特征描述符：找到每个圆形对象的中心。由于物体是圆形的，因此它没有主梯度角。所有角度都相等。因此，径向轮廓（极坐标中的像素值之和）是角度不变的描述符。
顺便说一句，这是基准在电上被制造成圆的原因之一。电路板：
评论
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我们正在谈论关键点（功能）描述符。如果我们在谈论特征（兴趣点），那么检测圆形斑块可能会很有用-与每个描述符结合使用时，它们都是旋转不变的。但是在圆形斑块处计算出的描述符不是-如果不使用旋转不变方法，则白色的圆的水平直径为黑色，而垂直的圆会产生非常不同的描述符
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–佩内洛普
2012年11月3日在16:24
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@penelope，为什么不呢？考虑以下描述符-补丁的缩略图，然后将其与具有标准化互相关的其他描述符进行比较。您不能以此方式将其与其他对象混淆。
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–安德烈（Andrey Rubshtein）
2012年11月3日19:44
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对不起，我不明白您所说的“补丁缩略图”是什么意思？描述符：贴片的归一化corss相关性是旋转不变的原因，而不是贴片是环形或圆形的事实。
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–佩内洛普
2012年11月3日在20:05
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@penelope，我想我现在还不够清楚。我明天将尝试扩展它。感谢您的评论。
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–安德烈（Andrey Rubshtein）
2012年11月3日21:24
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期待它:)
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–佩内洛普
2012年11月3日在22:41
#3 楼
我宁愿研究一下KAZE / AKAZE，它们在加速方面表现同样出色。变形情况也是可以容忍的。 OpenCV最近通过GSoC 2014获得了一个实现。您可以在这里找到它。#4 楼
如果将特征点周围的局部面片重新映射到对数极坐标（原点位于关注点），则比例尺变化对应于沿对数径向轴的平移，而旋转对应于平移（环绕）沿角轴。如果您随后计算二维傅立叶变换，则沿径向和角度方向的平移将成为频域中的相移。如果再计算傅立叶变换的绝对值，则相位将完全消失，并且比例变化和原始图像斑块的旋转变得不明显。因此，在对数轴坐标系中图像的2D傅里叶变换的绝对值将是您的特征描述符。至少从理论上讲。实际上，您需要限制面片的径向延伸。这意味着您需要在计算傅立叶变换之前切掉大部分数据（实际上是傅立叶级数），因此在对数极坐标中沿对数径向方向的平移并不完全对应于频域中的相移已不再存在，因此该方法并非完全不变。我怀疑如果您在对数半径半径上使用某些窗口函数（不间断）并将其乘以颜色强度，则可以在某种程度上缓解此问题。
但是，特征描述符仍应完全旋转不变。
参考：不选择比例尺的比例尺不变性
#5 楼
您还可以检查快速和风险。评论
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据我搜索，FAST只是与许多不同描述符组合一起使用的检测器。而且，OP自己已链接的问题中已经提到了FAST和BRISK，所以我想他已经掌握了有关这些方法的存在的信息。
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–佩内洛普
2012年11月3日在16:21
评论
使用OpenCV库中的ORB（定向的FAST和Roted Brief）。