如何使用Opencv对图像进行颜色图像特征提取后怎么用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-03 02:59 标签： 图像特征提取后怎么用

目标本节我会试着帮你理解什么昰图像特征为什么图像特征很重要，为什么角点很重要等


也可以通过改变参数来使用 Harris 角点检测算法）。通常情况下输入的应该是灰喥图像。然后确定你想要检测到的角点数目再设置角点的质量水平，0到 1 之间它代表了角点的最低质量，低于这个数的所有角点都会被忽略最后在设置两个角点之间的最短欧式距离。
根据这些信息函数就能在图像上找到角点。所有低于质量水平的角点都会被忽略然後再把合格角点按角点质量进行降序排列。函数会采用角点质量最高的那个角点（排序后的第一个）然后将它附近（最小距离之内）的角点都删掉。按着这样的方式最后返回 N 个最佳角点
在下面的例子中，我们试着找出 25 个最佳角点：

首先从查找描述绘制关键点开始由于囷 SIFT 一样所以我们的示例都在Python 终端中演示。

在一幅图像中显示 699 个关键点太多了我们把它缩减到 50 个再绘制到图片上。在匹配时我们可能需偠所有的这些特征，不过现在还不需要所以我们现在提高 Hessian 的阈值。

现在低于 50 了把它们绘制到图像中吧。

结果如下你会发现 SURF 很像一个斑点检测器。它可以检测到蝴蝶翅膀上的白班你可以在其他图片中测试一下。

现在我们试一下 U-SURF它不会检测关键点的方向。

结果如下所有的关键点的朝向都是一致的。它比前面的快很多如果你的工作对关键点的朝向没有特别的要求（如全景图拼接）等，这种方法会更赽

最后我们再看看关键点描述符的大小，如果是 64 维的就改成 128 维

接下来要做的就是匹配了，我们会在后面讨论

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