SIFT、ORB算法（SSE，GPU）加速

最新推荐文章于 2025-09-14 06:06:33 发布
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#opencv #orb #sift #gpu #sse

本文探讨了特征点检测算法SIFT和ORB的性能优化，特别是利用GPU和SSE技术进行加速，以实现更快的特征点提取，满足实时应用的需求。作者分享了相关配置和实验结果，并鼓励读者交流讨论。

对于特征点匹配算法，特征点的提取计算消耗的时间决定了算法是否能达到实时的要求，在速度提升上面做了一些工作总结

特点和区别

SIFT特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。

ORB：An Efficient Alternative to SIFT or SURF”的文章中提出：http://ieeexplore.ieee.org/document/6126544/?reload=true&arnumber=6126544 

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OpenCV SIFT特征描述子（GPU版本）
dayuhaitang1的博客
05-26 766
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第六十节：性能优化-算法优化技巧
2501_91516851的博客
05-30 213
本文系统介绍了OpenCV性能优化的核心策略，包括：性能瓶颈分析（计算/内存密集型操作、I/O瓶颈等）；基础优化（数据类型选择、ROI技巧、内存预分配）；算法级优化（积分图、图像金字塔、SIMD指令、高效内存访问）；以及OpenCV优化工具链（IPPICV、OpenCL/CUDA、多线程并行）。文章强调数据驱动的优化方法，推荐使用性能分析工具定位瓶颈，并提供了从基础到高级的实用优化技巧，帮助开发者在速度、精度与资源消耗间取得平衡，显著提升计算机视觉应用的执行效率。
使用GPU加速的SIFT算法
05-02
著名的SIFT算法，但是经过改造，可以充分利用GPU进行运算加速。
一种基于GPGPU的SIFT加速算法
10-17
SIFT是目前应用最广泛的基于局部特征的图像特征提取算法之一，针对其运行速度制约其应用范围的问题，提出在图像处理器（GPGPU）上设计并实现将算法各核心模块映射到GPGPU的计算单元并针对GPUPU特性进行优化的SIFT并行加速算法。测试结果表明，基于GPGPU的SIFT并行算法相比于原始串行版本达到了118.2倍的加速，吞吐量达到了76.86图片/s，相比于已有的技术获得了明显的性能提升。
突破实时瓶颈：ORB-SLAM2特征提取模块的CUDA加速实战指南
最新发布
gitblog_00898的博客
09-14 845
在移动机器人导航、AR增强现实等实时场景中，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）系统需要在有限计算资源下完成海量特征处理。ORB-SLAM2作为经典开源方案，其特征提取模块在CPU上的运算往往成为性能瓶颈。本文将手把手教你通过CUDA技术加速ORB特征提取，使系统在嵌入式设备上也能流畅运行。 ## 性能瓶颈定位：CPU特征...
sift算法的笔记 sift的gpu加速及相关资料汇总
ONE OF LIST
08-26 3935
SIFT算法简介   SIFT算子是一种图像的局部描述子，具有尺度、旋转、平移的不变性，而且对光照变化、仿射变换和3维投影变换具有一定的鲁棒性[1]。在Mikolajczyk（在参考文献中有个下载链接，包括了这些论文，0积分）对包括SIFT算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，SIFT及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性[3]。     SIFT算法的主要思想是在尺
自动驾驶SIFT加速方案
weixin_45905610的博客
12-20 618
自动驾驶SIFT加速方案
基于SIFT算法的图像拼接实现与VC代码示例
由于SIFT算法本身计算复杂度较高，尤其是在构建尺度空间和计算128维描述子时耗时较长，若未进行任何优化（如积分图加速、K-D树索引、GPU并行化等），则会导致整体处理速度缓慢，正如描述中所言“算法未经过优化，...
SIFT GPU 拼接
08-26
- *2* [SIFT、ORB算法（SSE，GPU）加速](https://blog.youkuaiyun.com/dlphay/article/details/79021472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_...
位姿估计算法改进
07-02
5.使用GPU加速特征提取和匹配过程。6.使用RANSAC求解位姿，但限制最大迭代次数（例如1000次）。注意：优化时需要评估对精度的影响，确保在可接受的精度损失下提升速度。相关问题：1.位姿估计算法中常见的性能瓶颈有...
SSE指令集加速运算
nick.wong's记事本
07-24 2331
先上代码： /*g++ -msse2 main.cpp -lrt*/ #include #include //SSE指令集需包含词头文件 #include using namespace std; #define N 120 int main() { struct timespec tpstart,tpend; clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC
SSE指令集加速.docx
08-12
在学习指令集加速的过程中，对SSE的相关基础概念以及简单的应用原理进行整理汇总，并配有相应的代码实例，先分享给有需要的同学。
利用GPU加速的SIFT算法，实现影像匹配，并利用RANSAC进行粗差的剔除
04-30
利用GPU加速的SIFT算法，实现影像匹配，并利用RANSAC进行粗差的剔除(GPU-accelerated use SIFT algorithm to achieve image matching, and use RANSAC removing coarse poor)
SSE指令指令集进行程序加速、DCT的优化处理
yangdeshun888的博客
11-28 9023
1. 什么是SSE 说到SSE，首先要弄清楚的一个概念是SIMD（单指令多数据流，Single Instruction Multiple Data），是一种数据并行技术，能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作，增加处理器的数据吞吐量。SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算。   Intel公司的单指令多数据流式扩展（SSE，Streaming SIMD Extensio
深入解析SIFTGPU-V400：GPU加速的计算机视觉并行计算库
weixin_31659095的博客
05-22 1119
SIFTGPU-V400是一款基于图形处理器（GPU）的加速算法，专门针对尺度不变特征变换（SIFT）算法进行了优化。它利用了现代GPU的并行计算能力，旨在提高特征检测和描述的效率，尤其适用于大规模图像处理和实时应用。用户可以通过修改SIFTGPU-V400的源代码来自定义算法的行为。例如，用户可以调整关键点检测算法中的一些参数，比如高斯模糊的半径大小，或者改变DoG空间检测的阈值等，以此来满足不同应用场景对特征提取的特定要求。
GPU加速的orb算法例程
bisheng250的博客
12-16 5873
ORB算法算是OpenCV自己提出来的算法 所以不管是C++还是CUDA代码在OpenCV里面都是有的 今天测试一下ORB算法以及使用GPU加速的ORB算法，其实代码很类似，只是接口的转换而已
memchr SSE 加速
奋斗中拥有
05-07 3131
memchr_sse.s .text .globl memchr_sse; .align 4,0x90; memchr_sse: movd %rsi, %xmm1 mov %rdi, %rcx punpcklbw %xmm1, %xmm1 test %rdx, %rdx jz L_return_null punpcklbw %xmm1, %xmm1 and $63, %rcx
基于OpenMP对orbslam中提取orb特征并行加速
wuliyanyan的博客
03-18 1670
写在前面 Orb特征的原理部分可以搜到很多讲解内容，这里就不赘述了，直接记录如何通过openmp对orb特征提取进行加速。Orb特征提取参考的orbslam2的代码实现，作者对提取过程加了很多包装，包括构建四叉树分散特征点等。加速代码在这个地方。 https://github.com/BlackApple-LMZ/orb_extractor_with_openmp 加速首先要分析从代码实现角度来讲哪个地方可以并行加速；然后考虑这个地方的时间消耗占比，如果占比很低，用openmp加速反而会变慢，适得其反
Python+OpenCV：尺度不变特征变换（SIFT）的加速健壮特性（SURF）
《好好先生》专栏
11-25 728
Python+OpenCV：尺度不变特征变换（SIFT）的加速健壮特性（SURF） 理论 In SIFT, Lowapproximated Laplacian of Gaussian with Difference of Gaussian for finding scale-space. SURF goes a little further and approximates LoG with Box Filter. Below image shows a demonstration of such.
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