点击下方“深度学习爱好者”，选择加"星标"或“置顶”
编者荐语
特征提取是计算机视觉中的一个重要主题。不论是SLAM、SFM、三维重建等重要应用的底层都是建立在特征点跨图像可靠地提取和匹配之上。
编者荐语
特征提取是计算机视觉中的一个重要主题。不论是SLAM、SFM、三维重建等重要应用的底层都是建立在特征点跨图像可靠地提取和匹配之上。
转载自丨深蓝AI
特征提取是计算机视觉领域经久不衰的研究热点，总的来说，快速、准确、鲁棒的特征点提取是实现上层任务基本要求。
特征点是图像中梯度变化较为剧烈的像素，比如：角点、边缘等。FAST（Features from Accelerated Segment Test）是一种高速的角点检测算法；而尺度不变特征变换SIFT（Scale-invariant feature transform）仍然可能是最著名的传统局部特征点。也是迄今使用最为广泛的一种特征。特征提取一般包含特征点检测和描述子计算两个过程。描述子是一种度量特征相似度的手段，用来确定不同图像中对应空间同一物体，比如：BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）描述子。可靠的特征提取应该包含以下特性：
近几年深度学习的兴起使得不少学者试图使用深度网络提取图像特征点，并且取得了阶段性的结果。图1给出了不同特征提取方法的特性。本文中的传统算法以ORB特征为例，深度学习以SuperPoint为例来阐述他们的原理并对比性能。
传统算法—ORB特征
深度学习的方法—SuperPoint
结论
下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。
交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~
