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***************==以下是對原文翻譯部分***************==
今天，我們有非常有趣的話題！
我們將檢查不同的特徵描述符提取器。
從這篇文章中，你將會知道surf是多麼的強大，缺點是有幾個描述符，lazy描述符比surf要快多少倍。
ps：如果您指出我的良好實現（c / c ++）riff，pca sift，gloh，lesh描述符，我將非常感激。
我將把它們包含在測試套件中。
所以，今天我們的豚鼠是：
五項測試：旋轉，縮放，亮度變化，模糊和效能基準。
這些測試應該給我們關於特徵描述符的旋轉，縮放和光照不變性的資訊，並且也描述總描述符魯棒性。
效能基準將顯示多少昂貴的描述符提取。
在所有測試中，我使用單參考影象：
我非常喜歡這個形象。
它有大量的類似的地區，在汽車上的思考，這只是很好:)。
對於功能檢測，我將使用opencv中的surffeaturedetector進行預設設定。
在所有的測試中，我使用非常類似的程式
生成一組轉換後的影象
檢測每個影象上的特徵並提取描述符
使用來自參考框架的描述符匹配描述符。
對於匹配，我使用opencv中的flann匹配器（匹配引數描述符與轉換，反之亦然，並返回它們的交集）
使用ransac（cv :: findfundamentalmat）來過濾錯誤的匹配。
因此，我返回（內線數）/（總比賽）百分比。
旋轉測試
將對這個影象進行仿射旋轉，以360度為中心，以1度為步進。
縮放測試
將使用比例因子在[0.25..2.25]範圍內調整影象大小。
照明測試
將會改變影象中每個畫素在[-100..100]範圍內的影象亮度。
模糊測試
將使用不同核心大小的高斯模糊來平滑影象[1..21]。
**效能測試**將根據參考影象測量[1..n]描述符的描述符提取時間。
正如所料，surf和lazy表現出良好的旋轉不變行為。
簡介是乙個不旋轉不變的描述符，因為它只是乙個影象補丁。
在縮放測試中，surf和lazy表現出非常相似的結果 - 是的，brief不是尺度不變的。
區域性極值區域可以解釋為調整大小的***。
在照明測試中，所有描述符顯示出良好的結果
可能是因為所有的描述符都被標準化了。
對模糊影象非常敏感（請記住 - 這只是乙個補丁）。
lazy和surf顯示幾乎相同的結果。
由於簡要描述符的非常微不足道的性質，它顯示了最好的效能。
lazy描述符的提取速度也非常快，因為surf並不使用大量計算。
我無法解釋surf描述符提取時間的二次增長。
可能是由opencv中的非最佳實現引起的。
我們的研究lazy描述符提供了幾乎相同的surf質量，但速度至少提高了2倍。
但是研究還沒有完成，所以我預期效能提公升10-30％，質量略有提高（或許會在某個時候擊敗surf）。
在不久的將來，我會將pca sift和riff描述符實現新增到所有測試中，並在其他測試影象上進行測試。
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