export function setDetectorGPUMode(enabled: boolean): void;
/**
 * Detector de características sin TensorFlow
 */
export class DetectorLite {
    constructor(width: any, height: any, options?: {});
    width: any;
    height: any;
    useGPU: any;
    useLSH: any;
    useHDC: any;
    maxFeaturesPerBucket: any;
    numOctaves: number;
    /**
     * Detecta características en una imagen en escala de grises
     * @param {Float32Array|Uint8Array} imageData - Datos de imagen (width * height)
     * @param {Object} options - Opciones de detección (ej. octavesToProcess)
     * @returns {{featurePoints: Array}} Puntos de características detectados
     */
    detect(imageData: Float32Array | Uint8Array, options?: Object): {
        featurePoints: any[];
    };
    /**
     * Construye una pirámide gaussiana
     */
    _buildGaussianPyramid(data: any, width: any, height: any, octavesToProcess?: null): ({
        data: Float32Array<ArrayBuffer>;
        width: any;
        height: any;
    }[] | null)[];
    _pyramidBuffers: {
        width: any;
        height: any;
        temp: Float32Array<ArrayBuffer>;
    } | undefined;
    /**
     * Aplica un filtro gaussiano binomial [1,4,6,4,1] - Optimizado
     */
    _applyGaussianFilter(data: any, width: any, height: any): {
        data: Float32Array<ArrayBuffer>;
        width: any;
        height: any;
    };
    /**
     * Downsample imagen por factor de 2
     */
    _downsample(data: any, width: any, height: any): {
        data: Float32Array<ArrayBuffer>;
        width: number;
        height: number;
    };
    /**
     * Construye pirámide de diferencia de gaussianas
     */
    _buildDogPyramid(pyramidImages: any, octavesToProcess?: null): ({
        data: Float32Array<ArrayBuffer>;
        width: any;
        height: any;
    } | null)[];
    /**
     * Encuentra extremos locales en la pirámide DoG
     */
    _findExtremas(dogPyramid: any, pyramidImages: any): {
        score: number;
        octave: number;
        x: number;
        y: number;
        absScore: number;
    }[];
    /**
     * Aplica pruning para mantener solo los mejores features por bucket
     */
    _applyPrune(extremas: any): any[];
    /**
     * Calcula la orientación de cada feature
     */
    _computeOrientations(extremas: any, pyramidImages: any): void;
    /**
     * Calcula descriptores FREAK
     */
    _computeFreakDescriptors(extremas: any, pyramidImages: any): void;
}