SURF声称比SIFT更快，更强大，但我在测试中发现这不是真的。具有中等图像（600 * 400）的SIFT与SURF的速度相同，并且可以很好地识别对象（甚至可能比SURF更好）。
我做错什么了吗？
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[请注意，an article解释了如何通过稍微更改opencv代码来使SURF更快。
如果您认识一些活跃的opencv开发人员，请让他看到。
[设计时原本打算更快，但实际上，差异与使用标准相机的实时应用无关。顺便说一句，FAST检测器更快，更坚固。我正在为手机上的实时增强现实编程，在应用程序执行期间，我们将SIFT（初始化）和FAST（用于实时特征检测的金字塔形FAST）结合使用。 FAST更快，并且在OpenCV中实现，因此，如果您不想坚持SURF，请尝试一下。我没有看过最近使用SURF进行实时处理的论文，但是我看到了SIFT的修改版本，描述符和其他类型的修改用的像素更少，所以SURF似乎是个不错的主意，但是没有得到据认为。无论如何，这只是我的意见。
OpenCV对于速度或稳定性没有最佳的SURF实现。如果要计算两个编写良好的实现的FLOPS，SURF从根本上要比SIFT快得多。 SIFT通过将图像与大型高斯核卷积几次来计算图像金字塔，而SURF使用积分图像来完成图像金字塔的近似计算。]
[要比较SURF的几种实现，请在这里查看我的页面：
http://boofcv.org/index.php?title=Performance:SURF
不幸的是，由于跨平台问题，OpenCV拒绝了与取整有关的补丁。也许补丁将被调整并重新提交。在我自己的工作中，我注意到通用的round（）非常慢，并用自定义函数替换了它。
关于Jav_Rock提到的FAST检测器，我仅将其作为最后的手段。它的检测器稳定性远不及其他任何检测器，但确实非常快。
SURF应该更快，而SIFT更强大。阿斯特说600 * 400是今天的标准，是正确的。不过。
没有任何更改，如果在OPENCV中应用SIFT和SURF，SIFT似乎比SURF快，但事实并非如此。为了证明我已经在393 * 387像素的图像上进行了测试。运行相同的特征提取100次并获得其平均时间后，结果为
请使用the original implementation of SURF进行测试。打开简历速度较慢。
[比较SIFT和SURF的原始实现时，you will get much faster results with SURF。通过调整参数，您甚至可以快一个数量级。但是，健壮性可能会受到影响。这完全取决于您的用例。
通常，SURF与SIFT一样强大。根据数据集，您可能会得到不同的结果，但是en gros
通过不将其应用在每帧上但每6帧应用一次，我提高了Surf特征检测器的速度，这对于我的应用来说是可以的。我做个柜台进行if语句if（i％6 == 0），将您的代码放在此if语句下，速度会提高