特征检测与提取
图像配准、兴趣点检测、特征描述符提取、点特征匹配
局部特征及其描述符是许多计算机视觉算法的基石。它们的应用包括图像配准、目标检测和分类、跟踪和运动估计。这些算法使用局部特征来更好地处理尺度变化、旋转和遮挡。计算机视觉系统工具箱™算法包括FAST、Harris和Shi & Tomasi角点检测器，以及SURF、KAZE和MSER斑点检测器。工具箱包括SURF、FREAK、BRISK、LBP和HOG描述符。您可以根据应用程序的需求混合和匹配检测器和描述符。您还可以使用预训练的卷积神经网络提取特征，该网络应用了深度学习领域的技术。
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