SURF
SURF (englisch, Speeded Up Robust Features, frei übersetzt: „Beschleunigte, robuste Merkmale“) ist ein Algorithmus von Herbert Bay et al. zur schnellen und robusten Erkennung von Bildmerkmalen für maschinelles Sehen. Die Anwendung von diesem Algorithmus ist patentiert.[1] SURF ersetzt die in SIFT verwendeten Gauß-Filter durch Mittelwertfilter[2][3], welche durch die Verwendung von Integralbildern mit konstantem Zeitaufwand berechnet werden können.
Implementierungen
- In der Programmbibliothek Dlib ist die Funktion get_surf_points(image) enthalten.[4]
- In der Programmbibliothek OpenCV sind unter opencv_contrib/modules/xfeatures2d/ unfreie Algorithmen wie SURF und SIFT im Quelltext vorhanden.[5] Dieses Modul gehört nicht zur Standardauslieferung.
Weblinks
- SURF on Github
- Homepage des SURF-Algorithmus
- Präsentation: GPU Accelerating Speeded-Up Robust Features (PDF-Datei; 4,22 MB)
- Alexandre Chariot, Renaud Keriven: GPU-boosted online image matching (PDF-Datei; 666 kB)
Einzelnachweise
- US 2009238460. In: Espacenet - Bibliografische Daten. 24. September 2009, abgerufen am 13. Dezember 2018 (englisch).
- Herbert Bay, Tinne Tuytelaars and Luc Van Gool: SURF: Speeded Up Robust Features (Memento vom 19. März 2015 im Internet Archive) (PDF; 723 kB), Proceedings of the 9th European Conference on Computer Vision, Springer Verlag, 2006
- Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool: Speeded-Up Robust Features (SURF). (PDF) ETH Zurich, Katholieke Universiteit Leuven, 10. September 2008, abgerufen am 13. Dezember 2018 (englisch).
- dlib C++ Library - surf_ex.cpp. Abgerufen am 8. Januar 2019 (englisch).
- opencv_contrib: Repository for OpenCV's extra modules. In: GitHub. OpenCV, 13. Dezember 2018, abgerufen am 13. Dezember 2018 (englisch).
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