干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 投稿作者： 小黄弟 来自:中国电科智慧城市建模仿真与智能技术重点实验室 文字编辑：gloomyfish 特征提取 基于特征的图像配准，具有非常广泛的应用，大致流程可以如下: 经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较： 计算速度：ORB>>SURF>>SIFT（各差一个量级） 旋转鲁棒性：SURF>ORB~SIFT（~表示差不多） 模糊鲁棒性：SURF>ORB~SIFT 尺度变换鲁棒性：SURF>SIFT>ORB（ORB并不具备尺度变换性） 所以结论就是，如果对计算实时性要求非常高，可选用ORB算法，但基本要保证正对拍摄；如果对稳定性要求稍高，可以选择SURF；基本不用SIFT。此外补充一点，自从OpenCV3.x开始，受到SIFT跟SURF专利授权 ………………………………