图像特征讲解

图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，它是对图像中的信息进行分析和提取，以便进行后续的图像识别、分类和分析。

在图像处理和计算机视觉应用中，图像特征提取是至关重要的一步，因为它直接影响了后续处理的结果。

一、图像特征的概念图像特征是指图像中能够表征其内容和结构的可测量属性。

常见的图像特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。

这些特征可以帮助我们理解图像的含义，区分不同的物体、场景和结构。

二、图像特征提取的方法1. 颜色特征提取颜色是图像中最直观和重要的特征之一。

常用的颜色特征提取方法包括直方图统计、颜色矩和颜色空间转换。

直方图统计是通过统计图像中每种颜色出现的频率来提取颜色特征，它可以帮助我们了解图像中的主要颜色分布。

颜色矩是一种用于描述颜色分布和颜色相关性的方法，它可以帮助我们定量地比较不同图像之间的颜色特征。

颜色空间转换则是将图像的RGB颜色空间转换为其他颜色空间（如HSV、Lab等），以便更好地提取颜色特征。

2. 纹理特征提取纹理是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的细节和结构。

常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。

灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理结构的统计方法，它可以帮助我们了解图像中不同区域的纹理分布。

小波变换是一种多尺度分析方法，它可以帮助我们提取图像中不同尺度和方向的纹理特征。

局部二值模式是一种用于描述图像局部纹理特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的纹理信息。

3. 形状特征提取形状是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的对象和结构。

常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子。

边缘检测是一种用于提取图像中边缘信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象轮廓和结构。

轮廓提取是一种用于提取图像中对象轮廓信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象形状和结构。

形状描述子是一种用于描述图像对象形状特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的形状信息。

图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务。

它是将图像中的信息转换成一组能够用来描述和区分对象的特征向量。

这些特征向量可以用于图像分类、目标检测、图像匹配等各种应用。

在本文中，我们将详细介绍图像特征提取的一些常见方法。

一、灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种用来描述图像纹理特征的方法。

它通过统计图像中像素点灰度值和它们的空间关系来描述纹理特征。

通过计算灰度共生矩阵，可以得到一些统计特征如对比度、能量、熵等。

这些特征能够很好地描述图像的纹理特征，对于纹理分类和检测非常有用。

二、方向梯度直方图（HOG）HOG特征是一种用来描述图像形状和轮廓的方法。

它通过计算图像中像素点的梯度方向和大小来描述图像的边缘特征。

HOG特征在目标检测和行人识别等领域有着广泛的应用，它能够很好地捕捉到目标的形状和轮廓信息。

三、尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种用来描述图像局部特征的方法。

它通过寻找图像中的关键点，并计算这些关键点周围的局部特征来描述图像。

SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，对于图像匹配和目标识别有着很好的效果。

四、颜色直方图颜色直方图是一种用来描述图像颜色特征的方法。

它通过统计图像中像素点的颜色分布来描述图像的颜色特征。

颜色直方图在图像检索和图像分类中有着广泛的应用，它能够很好地表征图像的颜色信息。

五、局部二值模式（LBP）LBP特征是一种用来描述图像纹理特征的方法。

它通过比较像素点和它周围邻域像素的灰度值来描述图像的纹理特征。

LBP特征在纹理分类和人脸识别等领域有着广泛的应用，它能够很好地捕捉到图像的纹理信息。

六、特征选择和降维在实际应用中，图像特征往往具有高维性和冗余性，为了提高分类和检测的效果，需要进行特征选择和降维。

特征选择是指从原始特征中选择出最具有代表性和区分性的特征，而降维则是通过一些数学方法将高维特征映射到低维空间。

常用的特征选择和降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

航空摄影测绘图像的特征解读与应用技巧航空摄影测绘是一种将摄影测量技术与航空技术相结合的综合性测绘方法。

通过航空摄影测绘，可以获取大范围、高分辨率的地理信息图像，为城市规划、资源调查、环境监测等领域提供了重要的数据支撑。

本文将探讨航空摄影测绘图像的特征解读与应用技巧。

一、图像特征解读航空摄影测绘图像的特征解读是理解图片含义和有效利用数据的基础。

图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等。

首先，颜色是图像特征的基础。

通过颜色可以判断图像中目标物体的类别。

例如，绿色可以表示植被，蓝色可以表示水体，灰色可以表示建筑物等。

此外，各类目标物体的颜色具有一定的区分度，可以通过颜色信息对目标进行分类和识别。

其次，纹理是图像特征的另一个重要方面。

纹理包括物体表面的细节、纹路和纹理规律等。

通过纹理特征，可以判断图像中不同材质的物体。

例如，建筑物的纹理与植被的纹理存在明显差异，可以通过纹理特征将二者区分开来。

再次，形状是图像特征的重要指标。

通过形状可以判断图像中不同物体的轮廓和结构。

例如，圆形可以表示圆形建筑物，长方形可以表示长方形的建筑物等。

形状特征在目标识别和三维建模等方面具有重要作用。

最后，空间关系是图像特征解读的关键要素。

空间关系包括物体在图像中的相对位置和相互关系。

通过空间关系可以确定不同物体之间的距离和相对方位。

例如，通过判断建筑物与道路之间的空间关系，可以推测道路的宽度和建筑物的大小。

二、应用技巧航空摄影测绘图像的应用技巧主要包括目标识别、地形分析和三维建模三个方面。

目标识别是航空摄影测绘图像中重要的应用之一。

通过图像特征解读，可以对目标物体进行分类和识别。

例如，在城市规划中，可以利用航空摄影测绘图像识别建筑物、道路、绿化等目标，为城市规划提供基础数据。

地形分析是航空摄影测绘图像的另一个重要应用。

通过解读图像特征，可以分析地形特征，包括山脉、河流、湖泊等地形要素。

地形分析在地质勘探、土地利用规划等领域具有重要作用。

图像特征及图像特征提取图像特征是图像中的显著和重要的信息，用于描述和区分不同的图像。

图像特征提取是从图像中提取这些特征的过程。

图像特征可以分为两类：全局特征和局部特征。

全局特征是整个图像的统计性质，例如颜色直方图、颜色矩和纹理特征等。

局部特征则是在图像的局部区域中提取的特征，例如SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）和SURF（加速稳健特征）等。

图像特征提取的过程可以分为以下几步：1.预处理：对图像进行去噪、图像增强、颜色空间转换等处理，以提高图像的质量和可分辨性。

2.特征选择：根据具体应用需求和图像特征的表达能力，选择适合的特征。

例如，对于目标识别任务，可以选择具有良好局部不变性和可区分性的局部特征。

3.特征提取：根据选择的特征，从图像中提取特征。

对于全局特征，可以使用颜色直方图、颜色矩、纹理特征等方法；对于局部特征，可以使用SIFT、HOG、SURF等方法。

4.特征表示：将提取的特征表示为向量或矩阵形式，以便后续的分类、检索或识别任务。

5.特征匹配：对于图像检索、图像匹配等任务，需要将查询图像的特征与数据库中的图像特征进行比较和匹配，找到最相似的图像。

图像特征提取的方法和算法有很多，以下是一些常用的方法：1.颜色特征：颜色是图像的重要特征之一、颜色直方图描述了图像中每个颜色的分布情况，颜色矩描述了图像中颜色的平均值和方差等统计性质。

2.纹理特征：纹理是图像中的重要结构信息。

常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵、方向梯度直方图、小波变换等。

3.形状特征：形状是物体的基本属性之一、形状特征提取方法有边缘检测、形状描述子等。

4.尺度不变特征变换（SIFT）：SIFT是一种局部特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和目标识别任务。

5.方向梯度直方图（HOG）：HOG是一种局部特征提取方法，通过计算图像中每个像素的梯度方向和强度，获得图像的局部特征。

6.加速稳健特征（SURF）：SURF是一种局部特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和目标识别任务。

图像特征提取方法详解一、引言图像特征提取是图像处理和计算机视觉中的一个重要环节。

通过提取图像中的特征信息，可以实现对图像的分析、识别和分类。

在实际应用中，图像特征提取方法的选择对图像处理的效果和性能有着重要影响。

本文将详细介绍几种常用的图像特征提取方法，并对它们的原理和特点进行分析。

二、颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，因此颜色特征提取在图像处理中具有重要意义。

常用的颜色特征提取方法包括直方图法、颜色矩法和颜色空间转换法。

直方图法通过统计图像中各个颜色通道的像素分布来表示颜色特征，颜色矩法则利用颜色矩来描述颜色空间的特征。

颜色空间转换法则是将图像从RGB颜色空间转换到HSV或Lab颜色空间，以获取更加直观和有效的颜色特征。

三、纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它可以描述图像中的细节和表面特征。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵法、局部二值模式法和小波变换法。

灰度共生矩阵法通过统计图像中像素灰度级别之间的关系来描述纹理特征，局部二值模式法则是通过计算像素点与其邻域像素的灰度差异来描述纹理信息。

小波变换法可以将图像分解成多个频率成分，从而获取不同尺度和方向上的纹理特征。

四、形状特征提取形状是图像中的另一个重要特征，它可以描述物体的外形和结构。

常用的形状特征提取方法包括边缘检测法、轮廓描述子法和形状上下文法。

边缘检测法通过检测图像中的边缘信息来描述物体的形状，轮廓描述子法则是通过对物体轮廓的特征点进行描述来获取形状特征。

形状上下文法则是将物体的轮廓信息转换为一种描述子，从而描述物体的形状特征。

五、特征提取方法的应用图像特征提取方法在实际应用中有着广泛的应用，例如图像检索、目标识别和图像分类等。

在图像检索中，通过提取图像的颜色、纹理和形状特征，可以实现对图像的检索和相似度比较。

在目标识别中，通过提取目标图像的特征信息，可以实现对目标的快速识别和定位。

在图像分类中，通过提取图像的特征信息，可以实现对图像的分类和识别。

图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉领域中的重要一环，它是对图像中的信息进行抽象和描述的过程。

特征提取的目的是将图像中的信息转化成易于处理和分析的形式，以便进行后续的图像识别、分类、检索等任务。

在本文中，我们将详细介绍图像特征提取的方法和技术。

色彩特征色彩特征是图像特征提取中的重要一部分。

色彩特征可以描述图像中的颜色分布和色彩信息。

常用的色彩特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等。

颜色直方图是一种描述图像中颜色分布的统计特征，可以通过统计图像中每种颜色的像素数量来得到。

颜色直方图可以用于图像检索和分类任务，通常可以通过将颜色空间划分成不同的区域来进行计算。

颜色矩是描述图像颜色分布特征的统计量，可以用来表示图像的颜色分布和色彩信息。

颜色空间变换是将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间的过程，常用的颜色空间包括RGB、HSV和Lab等。

纹理特征纹理特征是描述图像表面细微细节和纹理信息的一种特征。

纹理特征可以帮助我们分析图像中的纹理结构、纹理方向和纹理密度等信息。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式和Gabor滤波器等。

灰度共生矩阵是描述图像纹理结构和纹理方向的统计特征，可以通过分析图像中像素灰度级别的相对位置关系来计算。

局部二值模式是一种描述图像局部纹理特征的方法，可以通过比较像素点周围邻域像素的灰度值来得到图像的纹理特征。

Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器，可以通过对图像进行Gabor变换来获取图像的纹理信息。

形状特征形状特征是描述图像中物体形状和结构的特征。

形状特征可以帮助我们分析图像中的物体轮廓、边界和几何形状等信息。

常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子等。

边缘检测是一种用于提取图像中物体边缘信息的方法，可以通过分析图像中像素点的灰度值梯度来得到物体的边缘信息。

轮廓提取是一种用于提取图像中物体轮廓信息的方法，可以通过对图像进行边缘检测和形态学操作来得到物体的轮廓信息。

图像的三⼤特征（转）原⽂（⼀）HOG特征1、HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。

它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。

Hog特征结合 SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中，尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。

需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅法是法国研究⼈员Dalal 在2005的CVPR上提出的，⽽如今虽然有很多⾏⼈检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

（1）主要思想：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。

（本质：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅）。

（2）具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。

最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。

（3）提⾼性能：把这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（我们把它叫区间或block）进⾏对⽐度归⼀化（contrast-normalized），所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。

通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

（4）优点：与其他的特征描述⽅法相⽐，HOG有很多优点。

⾸先，由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。

其次，在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。

因此HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。

2、HOG特征提取算法的实现过程：⼤概过程：HOG特征提取⽅法就是将⼀个image（你要检测的⽬标或者扫描窗⼝）：1）灰度化（将图像看做⼀个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化（归⼀化）；⽬的是调节图像的对⽐度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪⾳的⼲扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括⼤⼩和⽅向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进⼀步弱化光照的⼲扰。

函数的图像与图像的特征分析函数图像是数学中常见的一种表示方法，通过绘制函数的图像，可以直观地了解函数的性质和特征。

本文将探讨函数图像的分析方法，包括图像的形状、对称性、零点、极值点等特征。

一、图像的形状函数的图像形状可以通过观察函数的导数来确定。

导数表示函数的变化率，可以帮助我们判断函数图像的增减性和凹凸性。

1. 当导数大于零时，函数图像上升，表示函数递增；2. 当导数小于零时，函数图像下降，表示函数递减；3. 当导数等于零时，函数图像可能存在极值点或拐点。

通过观察函数图像的升降和凹凸性，可以进一步分析函数的特征。

二、图像的对称性函数图像的对称性可以通过观察函数的表达式得到。

常见的对称性包括：1. 偶函数：当函数满足f(x) = f(-x)时，函数具有关于y轴对称的特点，图像关于y轴对称；2. 奇函数：当函数满足f(x) = -f(-x)时，函数具有关于原点对称的特点，图像关于原点对称。

通过观察函数图像的对称性，可以简化函数分析的过程。

三、图像的零点函数的零点是指使函数取值为零的输入值。

通过观察函数图像与x轴的交点，可以得到函数的零点。

零点对应于函数的根，可以帮助我们求解方程和解决实际问题。

四、图像的极值点函数的极值点是指函数在某一区间内取得最大值或最小值的点。

通过观察函数图像的局部最高点和最低点，可以确定函数的极值点。

1. 极大值点：当函数在某一区间内最高点对应的y值大于相邻点的y值时，该点为函数的极大值点；2. 极小值点：当函数在某一区间内最低点对应的y值小于相邻点的y值时，该点为函数的极小值点。

通过观察函数图像的极值点，可以进一步分析函数的变化趋势和特征。

综上所述，通过对函数图像的形状、对称性、零点和极值点的分析，可以全面了解函数的特征和性质。

函数图像分析是数学中重要的工具和方法，可以应用于各个领域的问题求解和模型建立。

通过深入理解函数图像的特征，我们可以更好地理解函数的行为和变化规律，为数学学习和实际应用提供有力支持。

第二章图像及其特征图像是通过不同的亮度和颜色来表现原景物的内容和相关信息的。

在现代图像 复制过程中， 图像的表现方式有两种， 即模拟方式和数字方式， 普通的原稿图像 （如 照片、画稿等）为模拟方式，经印前扫描输入后，即转为数字方式，经印前处理和 晒版后又转为模拟方式，最后得到模拟方式的印刷复制品。

一幅图像在一定的光学 条件下一般具有三大质量特征，即层次、色彩和清晰度。

文字和图形也可看成是图 像的特例，它们具有特定的层次和颜色特征。

图像复制的目的就是要将原稿图像的 这些特征再现在复制品上，一幅图像的质量好坏大多数情况下要利用其密度特征进 行评价。

2.1 密度密度是指图像各部分吸收光的性能，即图像黑化的程度，如果图像某部分将投 射到它上面的光吸收得越多，那么这部分图像的密度就越大，反之，该部分吸收的 光线越少，它的密度就越小。

因为密度表现了图像黑化的程度，因此也可以把密度说成黑度。

不过平常所说 的黑度只是一个面积变黑程度的视觉印象，而密度则是用数字来表示这种变黑的程 度。

2.1.1透射率与反射率所谓透射率，是指透光性材料透光度的大小，即透射光通量 φr 与投射光通量 φ 之比（如图 2-1 所示）： T=φr/φ 因此透射率只是一个比例系数，没有单位，可用百分数或小数表示。

由于透射 光通量总是小于投射光通量，所以透射率总是小于 1，即 T＜1，而且图像的黑度越 大，其透射率越小，如图 2-2 所示。

透 明 Φ 介 质 ΦT图2-1 透射与投射光通量图2-2 黑度与透射率的关系7所谓反射率，则是指反射图像反射光的性能，即反射光通量 φR 与投射光通量 φI 之比，实际应用中，通常用在相同照射条件下一个标准白色面（能 100％反射投 射的光通量）反射的光通量 φω表示投射光通量，即： R=φR/φω 与透射率一样，反射率也只是一个比例系数，可用小数或百分数表示，并且总 是小于 1。

只是反射率的比较基础是一个标准白色面的反射光通量，如图 2-3 所示。

图像特征的名词解释图像特征是计算机视觉领域中的一个重要概念，指的是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。

这些特征可以帮助我们理解和分析图像内容，从而实现各种图像处理任务，例如对象识别、图像检索和图像分割等。

图像特征可以分为低级特征和高级特征两类。

低级特征主要指的是基本的像素值和颜色信息，例如亮度、纹理和边缘等。

高级特征则是从低级特征中经过计算和抽象得到的更具有抽象性和语义性的特征，例如形状、纹理和运动等。

在低级特征中，亮度特征是最基本和常用的一个。

亮度特征通过计算像素的强度值来描述图像的明暗情况。

在实际应用中，常用的亮度特征包括灰度直方图、亮度均值和亮度标准差等。

通过分析亮度特征，我们可以了解图像的整体明暗分布情况，对于图像的亮度调整和对比度增强等处理非常有用。

除了亮度特征，颜色特征也是一种非常常用的低级特征。

颜色特征可以描述图像中不同区域的颜色分布情况。

常用的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色向量等。

通过分析颜色特征，我们可以区分不同的物体和场景，例如通过红色特征可以提取出图像中的红色物体。

除了低级特征，高级特征在图像处理中也起着至关重要的作用。

其中，形状特征是一种常用的高级特征之一。

形状特征可以描述物体的几何形状和外部轮廓。

通过提取和匹配形状特征，我们可以实现对象的识别和分类，例如利用圆形特征可以检测和计数图像中的圆形物体。

此外，纹理特征也是一种常用的高级特征。

纹理特征可以描述图像中的纹理信息，即表面的外观和质地。

常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。

通过分析纹理特征，我们可以实现图像的纹理分类和纹理合成等应用。

最后，运动特征也是一种常用的高级特征。

运动特征可以描述图像中物体的运动信息。

常用的运动特征包括光流、运动轨迹和运动边缘等。

通过分析运动特征，我们可以实现行人跟踪和手势识别等任务。

综上所述，图像特征是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。

低级特征主要包括亮度和颜色等基本信息，而高级特征则通过计算和抽象从低级特征中得到。

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。

一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。

由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。

另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。

颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。

其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。

颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。

然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。

在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。

此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。

图像的特征多数人都玩过拼图游戏。

首先拿到完整图像的碎片，然后把这些碎片以正确的排列起来从而重建这幅图像。

如果把拼图游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。

在拼图时，们要寻找一些的特征，这些特征要适于被跟踪，容易被比较。

们在一副图像中搜索这样的特征，找到它们，而且也能在其他图像中找到这些特征，然后再把它们拼接到。

们的这些能力都天生的。

那这些特征什么呢?们希望这些特征也能被计算机理解。

如果们深入的观察一些图像并搜索不同的区域，以下图为例：在图像的上方给出了六个小图。

找到这些小图在原始图像中的位置。

你能找到多少正确结果呢?A和B平面，而且它们的图像中很多地方都存在。

很难找到这些小图的准确位置。

C和D也很简单。

它们建筑的边缘。

可以找到它们的近似位置，但准确位置还很难找到。

这因为：沿着边缘，所有的地方都一样。

所以边缘比平面更好的特征，但还不够好。

最后E和F建筑的一些角。

它们能很容易的被找到。

因为在角的地方，无论你向哪个方向小图，结果都会有很的不同。

所以可以把它们当成一个好的特征。

为了更好的理解这个概念们再举个更简单的例子。

如上图所示，蓝色框中的区域一个平面很难被找到和跟踪。

无论向哪个方向蓝色框，都一样的。

对于黑色框中的区域，它一个边缘。

如果沿垂直方向，它会改变。

但如果沿水平方向就不会改变。

而红色框中的角，无论你向那个方向，得到的结果都不同，这说明它的。

所以，们说角一个好的图像特征，也就回答了前面的问题。

角图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。

角在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。

在现实世界中，角对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等，那们怎样找到这些角呢?接下来们使用OpenCV中的各种算法来查找图像的特征，并对它们进行描述。