算法介绍
BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）是一种用于计算机视觉中特征点描述子的算法。它是一种二进制描述子，通过比较图像上不同位置的像素值来生成特征点的描述子。
BRIEF算法的基本思想是选取一组固定的像素对，并比较这些像素对之间的亮度差异。对于每一个像素对，如果第一个像素的亮度大于第二个像素的亮度，则将该像素对的比较结果设为1，否则设为0。将所有像素对的比较结果串联起来，就得到了该特征点的二进制描述子。
BRIEF算法的优点是计算速度快、内存消耗小，适用于实时应用和资源受限的设备。然而，由于BRIEF算法只比较像素的亮度差异，而没有考虑像素的空间关系，因此对于图像的旋转、尺度变化等变换不具有鲁棒性。
实际应用中，为了提高BRIEF算法的鲁棒性，通常会结合其他方法来使用，比如使用FAST算法或Harris角点检测等方法来检测特征点，然后再使用BRIEF算法生成特征点的描述子。
背景说明
我们知道，SIFT 算法使用的是128 维的描述符。由于它是使用的浮点数，所以需要使用512 个字节。同样SURF 算法最少使用256 个字节，因为至少是64 为维描述符。创建一个包含上千个特征的向量需要消耗大量的内存，在嵌入式等资源有限的设备上这样是不合适的，因为匹配时也会消耗更多的内存和时间。
实际的匹配过程中，如此多的维度是没有必要的。我们可以使用PCA，LDA 等方法来进行降维。甚至可以使用LSH（局部敏感哈希）将SIFT 浮点数的描述符转换成二进制字符串。对这些字符串再使用汉明距离进行匹配。汉明距离的计算只需要 XOR 位运算以及位计数，这种计算算很适合在现代的CPU 上运行。但我们还是需要先找到描述符才能使用哈希，这不能解决最初的内存消耗问题。
BRIEF 算法应运而生。它不去计算描述符而是直接找到一个二进制字符串。这种算法使用的是已经平滑后的图像，它会按照一种特定的方式选取一组像素点对nd (x，y)，然后在这些像素点对之间进行灰度值对比。例如，第一个点对的灰度值分别为p 和q。如果p 小于q，结果就是1，否则就是0。就这样对nd个点对进行对比得到一个nd 维的二进制字符串。
nd 可以是128，256，512。OpenCV 对这些都提供了支持，但在默认情况下是256（OpenC 是使用字节表示它们的，所以这些值分别对应与16、32、64）。当我们获得这些二进制字符串之后就可以使用汉明距离对它们匹配了。
非常重要的一点是：BRIEF 是一种特征描述符，它不提供查找特征的方法。所以我们不得不使用其他特征检测器，比如SIFT 和SURF 等。原始文献推荐使用CenSurE 特征检测器，这种算法很快。而且BRIEF 算法对CenSurE关键点的描述效果比SURF 关键点的描述更好。
简单来说， BRIEF 是一种对特征点描述符计算和匹配的快速方法。这种算法可以实现很高的识别率，除非出现平面内的大旋转。
OpenCV 中的BRIEF
下面的代码使用了CenSurE 特征检测器和BRIEF 描述符。在OpenCV中CenSurE 检测器被叫做STAR 检测器。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('simple.jpg',0)# Initiate STAR detector
star = cv2.FeatureDetector_create("STAR")# Initiate BRIEF extractor
brief = cv2.DescriptorExtractor_create("BRIEF")# find the keypoints with STAR
kp = star.detect(img,None)# compute the descriptors with BRIEF
kp, des = brief.compute(img, kp)print (brief.getInt('bytes'))
print (des.shape)函数brief.getInt(′bytes′) 会以字节格式给出nd 的大小，默认值为32。
如果opencv版本不同，可能会报错，可以尝试以下代码：
在Python的OpenCV中，可以使用cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()函数来创建BRIEF算法的特征点描述子生成器。
以下是一个简单的示例代码，展示了如何在Python的OpenCV中使用BRIEF算法生成特征点的描述子：
import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建BRIEF算法的特征点检测器和描述子生成器
detector = cv2.FastFeatureDetector_create()
descriptor = cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()# 检测图像中的特征点
keypoints = detector.detect(image, None)# 计算特征点的描述子
_, descriptors = descriptor.compute(image, keypoints)# 打印特征点数目和描述子的维度
print('Number of keypoints:', len(keypoints))
print('Descriptor size:', descriptors.shape[1])
在这个示例中，首先使用cv2.imread()函数读取了一幅灰度图像。然后，使用cv2.FastFeatureDetector_create()函数创建了一个FAST算法的特征点检测器，并使用cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()函数创建了一个BRIEF算法的特征点描述子生成器。接下来，使用特征点检测器检测图像中的特征点，并使用描述子生成器计算特征点的描述子。最后，使用len()函数获取特征点的数目，使用shape[1]获取描述子的维度，并打印出来。
需要注意的是，需要安装OpenCV的Python模块和对应的xfeatures2d模块。可以使用以下命令来安装：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
以上代码仅仅是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和错误处理。
