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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
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Harris角点检测：基于局部窗口灰度变化检测角点。
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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。
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SURF（加速稳健特征）：SIFT的加速版本，使用积分图像优化计算。
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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。
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FAST（Features from Accelerated Segment Test&