上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。
SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。
一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算法的原理。
SURF特征检测算法由Herbert Lowe于2006年发表，该算法比SIFT算法快好几倍，它吸收了SIFT算法的思想。
SURF算法采用快速Hessian算法检测关键点，而SURF算子会通过一个特征向量来描述关键点周围区域的情况。这和SIFT算法很像，SIFT算法分别采用DoG和SIFT算子来检测关键点和提取关键点的描述符。下面我们来演示一个例子:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 24 20:09:32 2018 @author: lenovo """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 22 16:53:16 2018 @author: lenovo """ \'\'\' SURF算法 \'\'\' import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(\'./image/cali.bmp\') img = cv2.resize(img,dsize=(600,400)) #转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #创建一个SURF对象 surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(20000) #SIFT对象会使用Hessian算法检测关键点，并且对每个关键点周围的区域计算特征向量。该函数返回关键点的信息和描述符 keypoints,descriptor = surf.detectAndCompute(gray,None) print(type(keypoints),len(keypoints),keypoints[0]) print(descriptor.shape) #在图像上绘制关键点 img = cv2.drawKeypoints(image=img,keypoints = keypoints,outImage=img,color=(255,0,255),flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) #显示图像 cv2.imshow(\'surf_keypoints\',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()