48、计算机视觉中的关键点检测与描述符提取技术

计算机视觉中的关键点检测与描述符提取技术

在计算机视觉领域，关键点检测和描述符提取是非常重要的技术，它们在目标跟踪、图像识别等任务中发挥着关键作用。本文将详细介绍多种关键点检测算法和描述符提取方法，包括它们的原理、特点以及在OpenCV库中的实现。

1. 描述符匹配器类型

OpenCV的 cv::DescriptorMatcher::create() 方法提供了多种描述符匹配器类型，如下表所示：
| descriptorMatcherType 字符串 | 匹配器类型 |
| — | — |
| “FlannBased” | FLANN（快速近似最近邻库）方法；默认使用L2范数 |
| “BruteForce” | 使用L2范数进行逐元素直接比较 |
| “BruteForce - SL2” | 使用平方L2范数进行逐元素直接比较 |
| “BruteForce - L1” | 使用L1范数进行逐元素直接比较 |
| “BruteForce - Hamming” | 使用汉明距离进行逐元素直接比较 |
| “BruteForce - Hamming(2)” | 使用多级汉明距离（两级）进行逐元素直接比较 |

需要注意的是，所有汉明距离方法仅适用于以 CV_8UC1 类型编码的二进制描述符。

2. 核心关键点检测方法概述

近年来，跟踪和图像识别领域取得了巨大进展，关键点检测算法也不断发展。关键点是图像中包含最高信息密度的小片段，它能将高分辨率图像“消化”成有限数量的基本元素，实现从高维像素表示到更紧凑表