影象特徵提取 by OpenCV
SITF特徵提取和描述
- 影象的區域性特徵，對旋轉、尺度縮放、亮度變化保持不變，對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩定性。
- 獨特性好，資訊量豐富，適用於海量特徵庫進行快速、準確的匹配。
- 多量性，即使是很少幾個物體也可以產生大量的SIFT特徵
- 高速性，經優化的SIFT匹配演算法甚至可以達到實時性
- 擴招性，可以很方便的與其他的特徵向量進行聯合。
SIFT特徵以其對旋轉、尺度縮放、亮度等保持不變性，是一種非常穩定的區域性特徵
傳統hog特徵提取
關於HOG特徵（梯度統計直方圖）簡單介紹一下，首先是對原圖進行灰度化（hog統計的是梯度資訊，色彩幾乎沒有貢獻），再進行gamma壓縮和歸一化（減輕光照影響）。
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