影象識別和跟蹤中常用特徵點
- HoG (Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方圖
- Haar 邊緣特徵、線性特徵、中心對角線特徵，組合成特徵模板。使用積分圖快速計算。
- LBP(Local Binary Pattern) 區域性二值模式。在3* 3的視窗內以視窗中心畫素為閾值，將相鄰的8個畫素的灰度值與其進行比較，若周圍畫素值大於中心畫素值，則該畫素 點的位置被標記為1，否則為0。這樣，3*3鄰域內的8個點經比較產生8位二進位制數即得到該視窗中心畫素點的LBP值。
以下主要用於跟蹤：
1. Harris 角點檢測 利用矩陣的特徵值
2. SIFT
3. SURF
4. SUSAN 圓形鄰域的畫素與中心畫素之間不相同畫素的分佈
4. FAST 圓形區域隨機抽樣
5. BRIEF 稱為描述子更恰當。與FAST一樣沒有旋轉魯棒性
6. ORB 先使用FAST粗提取候選點，使用Harris對齊位置，使用Intensity Centroid最大值對齊旋轉角度，然後用BRIEF提描述。自稱可以替代SIFT SURF
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