當我們學習乙個新的知識的時候，往往我們第一點能夠想到的就是這個東西有什麼用，有沒有實際價值。如果學會了一樣本領，現實生活中卻用不到，這也是一種浪費，浪費的是時間精力。
那麼，特徵檢測在視覺領域有哪些地方可以用到呢？如下：
1、影象匹配；
2、影象拼接；
3、實時跟蹤；
…… 什麼是特徵檢測呢？所謂的特徵檢測直觀一些的講就是，你用手機拍了兩幅，在這兩幅中有重疊的區域，想要找出這兩幅中相似的部分，度量他們是否相似的一些特徵就是我們檢測出來的特徵點。現在我們要讓計算機去找到這些特徵點，會是什麼樣子呢？請看下面的例子。
首先我從**上擷取了兩張，如下：
用肉眼不難發現兩張中的建築是有重疊的部分的，那麼我們來看一下使用opencv檢測出來的重合部分或者說是具有相同特徵的部分是什麼樣子的呢？
上面這幅圖是使用surf特徵匹配演算法實現的特徵匹配效果圖。
如果覺得有意思的朋友們，我們可以接著往下看看，使用c++和opencv是如何實現的。
我將特徵檢測的步驟分成了以下幾個部分。
//步驟一：讀取並將灰度化
//code：
mat src1, src2;
src1 = imread("路徑");
src2 = imread("路徑");
mat graysrc1, graysrc2;
cvtcolor(src1, graysrc1, cv_bgr2gray);
cvtcolor(src2, graysrc2, cv_bgr2gray);
//code：
vector
keys1;
vector
keys2;
ptrdetector = xfeatures2d::surf::create(1500);
mat descriptormat1, descriptormat2;
detector->detectandcompute(src1, mat(), keys1, descriptormat1);
detector->detectandcompute(src2, mat(), keys2, descriptormat2);
//code：
cv::bfmatcher matcher;
std::vector
matches;
matcher.match(descriptormat1, descriptormat2, matches);
//code：
double max_dist = 0; double min_dist = 100;
for (int i=0; idouble dist = matches[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}cout
<
<< max_dist
<
<< min_dist
< dmatch > good_matches;
for (int i=0; iif (matches[i].distance < 0.2*max_dist)
}
以上就是整個特徵檢測的實現過程，根據實際專案需求，可以替換為sift，orb，fast等演算法，僅需改動演算法選擇部分即可，其它**博主已經寫成了具有通用型的格式，任何檢測演算法都可以直接使用。
覺得有用的朋友可以幫博主點一波關注呦，謝謝
有問題的朋友可以聯絡博主本人進行問題諮詢，有需要相關資料及開發環境也可以聯絡博主本人獲取。
如有不對的地方請指正，謝謝各位！
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