SIFT / SURF有哪些免费替代品可用于商业应用？

据我了解，SURF和SIFT均受专利保护。
是否可以在商业应用中自由使用任何替代方法？

有关专利的更多信息，请访问：http : //opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

SIFT和SURF的作者都要求使用其原始算法的许可费用。

我已经对这种情况进行了一些研究，以下是可能的替代方案：

关键点检测器：

• 哈里斯角落探测器
• Harris-Laplace-Harris检测器的尺度不变版本（也存在仿射不变版本，由Mikolajczyk和Schmidt提出，我相信也没有专利）。
• 面向多尺度的修补程序（MOP）-尽管已获得专利，但该探测器基本上是多尺度的Harris，因此不会有任何问题（描述符是2D小波变换的图像修补程序）
• LoG滤波器-由于获得专利的SIFT使用LoG（高斯的拉普拉斯算子）的DoG（高斯差分）近似值来定位规模兴趣点，因此，LoG可以单独用于修改的免专利算法中，很难实现，但运行起来会慢一些
• 快速
• 风险（包括描述符）
• ORB（包括描述符）
• KAZE-免费使用，M-SURF描述符（针对KAZE的非线性标度空间进行了修改），优于SIFT和SURF
• A-KAZE-KAZE的加速版本，免费使用，M-LDB描述符（修改后的快速二进制描述符）

关键点描述符：

• 归一化梯度-简单，可行的解决方案
• PCA转换的图像补丁
• 小波变换的图像补丁-详细信息在MOPs论文中提供，但可以不同地实现以避免专利问题（例如，使用不同的小波基础或不同的索引方案）
• 定向梯度直方图
• 高乐
• 莱斯
• 轻快
• 天体
• 怪物
• 最不发达国家

请注意，如果将方向分配给兴趣点并相应旋转图像块，则将免费获得旋转不变性。甚至哈里斯角都是旋转不变的，描述符也可以这样。

在Hugin中完成了一些更完整的解决方案，因为他们还努力拥有一个没有专利的兴趣点检测器。

有一种相对较新的方法，您可能需要研究： BRISK，二进制鲁棒不变可扩展关键点：

在本文中，我们提出了BRISK，这是一种用于关键点检测，描述和匹配的新方法。对基准数据集的全面评估显示了BRISK的自适应，高质量性能，就像最新算法一样，尽管计算成本大大降低（在某些情况下比SURF快一个数量级）。速度的关键在于新颖的基于尺度空间FAST的检测器的应用，以及从强度比较中组装的位串描述符的组合，强度比较是通过每个关键点邻域的专用采样获取的。

它是无专利的，并且可以免费使用（如算法作者所述）。

不要相信这里的任何人，请与律师交谈。我可以说，法律世界与我们的世界有微妙的不同。根据您确切想要做的事情（以及在哪里等），可能存在可以使用SURF或SIFT的解决方案。过去令我惊讶的是，如何克服看似强大的许可证。

我宁愿研究一下KAZE / AKAZE，它们在加速方面表现同样出色。变形情况也是可以容忍的。OpenCV最近通过GSoC 2014获得了一个实现。您可以在此处找到它。它的OpenCV教程也在这里。