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第7章 特征点检测与匹配

特征点是指在图像中具有特殊性质的像素点，它通常具有不变性、鲁棒性和可重复性等特点，因此被广泛应用于计算机视觉领域中的各种任务，如目标检测、图像匹配、三维重建等。

特征点通常具有以下特征：

1. 不变性：特征点应该对图像的旋转、平移、缩放等变换具有不变性，即在进行这些变换后，特征点的位置和特征描述子应该保持不变。

2. 鲁棒性：特征点应该对图像中的噪声、遮挡、光照变化等因素具有鲁棒性，即在存在这些干扰因素的情况下，特征点的位置和特征描述子应该能够准确地表示图像中的特征。

3. 可重复性：特征点应该在不同的图像中能够被准确地检测和匹配，即具有良好的可重复性。

目录

第7章 特征点检测与匹配
7.1 角点检测
7.1.1 ConvertScaleAbs
7.1.2 Normalize
7.1.3 CornerHarris
7.1.4 CornerSubPix
7.2 特征点检测
7.2.1 Features2DToolbox类
7.2.1.1 DrawKeypoints
7.2.1.2 DrawMatches
7.2.1.3 VoteForUniqueness
7.2.1.4 VoteForSizeAndOrientation
7.2.1.5 GetHomographyMatrixFromMatchedFeatures
7.2.2 SIFT类
7.2.3 BFMatcher类
7.2.3.1 Match
7.2.3.2 knnMatch
7.2.4 Feature2D命名空间