为什么sift.compute()在MSER关键点上比在SIFT关键点上慢

Question

在1080x1080图像上测试来自openCV的sift提取器的性能，得到了一些意外的结果：

img = cv.imread("myImage.jpg", 0)  # gray
mser = cv.MSER_create()
sift = cv.SIFT_create()

kp = sift.detect(img)   # len(kp) == 5804
des = sift.compute(img, kp)  # time: 0.22s

kp = mser.detect(img)   # len(kp) == 2511
des = sift.compute(img, kp)  # time: 1.62s

为什么sift.compute()在MSER检测到的关键点上比SIFT检测到的关键点慢？请注意，MSER检测到的关键点比SIFT少。

Answer 1

我绘制了关键点，这清楚地表明MSER关键点覆盖的区域比SIFT关键点更大。这可能是为什么它更慢的原因。

服务器：

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SIFT:

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