第三十六节：特征检测与描述-特征匹配

1. 特征检测与描述概述

特征检测的意义

在计算机视觉中，特征检测是识别图像中显著区域（如角点、边缘、斑点）的关键步骤。这些区域通常对旋转、缩放、光照变化具有一定不变性，使其成为图像匹配、物体识别、3D重建等任务的基础。

常用特征检测算法

• Harris角点检测：基于局部窗口灰度变化检测角点。

• SIFT（尺度不变特征变换）：通过高斯差分金字塔定位关键点，并赋予方向信息。

• SURF（加速稳健特征）：SIFT的加速版本，使用积分图像优化计算。

• ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：结合FAST角点检测与改进的BRIEF描述子，兼顾速度与效果。

• FAST（Features from Accelerated Segment Test&