嵌入式平台OpenCV的特征检测

Question

我正在尝试在嵌入式环境中进行对象识别，为此我正在使用Raspberry Pi（特别是版本2）。

我正在使用OpenCV库，截至目前我正在使用OpenCV中包含的功能检测算法。

到目前为止，我尝试过不同的方法：

• 我尝试了不同的关键点提取和描述算法：SIFT，SURF，ORB。 SIFT和SURF太重，ORB不太好。
• 然后我尝试使用不同的算法进行关键点提取，然后进行描述。第一种方法是使用FAST算法提取关键点，然后使用ORB或SURF进行描述，结果不好，不旋转不变，然后我尝试混合其他。

我现在已达到最佳结果时间，允许使用ORB进行关键点提取和SURF进行描述。但它仍然很慢。

那么您有什么建议或新想法可以获得更好的结果吗？我错过了什么吗？

作为附加信息，我正在使用Python 3.5和OpenCV 3.1

Answer 1

我在硕士学位上做过类似的项目。

我使用过Raspberry Pi 3，因为它比Pi 2更快，并且拥有更多的图像处理资源。

我在OpenCV中使用KNN算法进行数字检测。它速度快，效率高。

KNN算法的主要优点是重量很轻。