image-processing - 特征检测和描述符提取有什么区别？

Question

有谁知道 OpenCV 2.3 中特征检测和描述符提取的区别？

我知道后者是使用 DescriptorMatcher 进行匹配所必需的。如果是这样，FeatureDetection 有什么用？

Answer 1

特征检测

• 在计算机视觉和图像处理中，特征检测的概念是指旨在计算图像信息的抽象并在每个图像点做出局部决策的方法，以确定该点是否存在给定类型的图像特征或不是。生成的特征将是图像域的子集，通常以孤立点、连续曲线或连接区域的形式出现。

  特征检测 = 如何在图像中找到一些有趣的点(特征)。 (比如找个角落，找个模板等等。)

特征提取

• 在模式识别和图像处理中，特征提取是降维的一种特殊形式。当算法的输入数据太大而无法处理并且被怀疑是众所周知的冗余(数据很多，但信息不多)时，输入数据将被转换为特征的简化表示集(也称为特征向量) .将输入数据转换为特征集称为特征提取。如果仔细选择提取的特征，则预计特征集将从输入数据中提取相关信息，以便使用这种简化的表示而不是全尺寸输入来执行所需的任务。

  特征提取 = 如何表示我们发现的有趣点，以便将它们与图像中的其他有趣点(特征)进行比较。 (比如该点的局部区域强度​​？该点周围区域的局部方位？等等)

实际例子:你可以用哈里斯角法找到一个角，但你可以用任何你想要的方法来描述它(例如直方图，HOG，第8邻接的局部方向)

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