OpenCV入门学习笔记之Harris角点检测与SIFT特征匹配算法

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这篇文章整理两个图像处理中非常重要的算法，一个是Harris角点检测算法，另一个是SIFT特征匹配算法，这两个算法本质上还是去找图像里面的关键特征点，帮助我们后续更好的理解图像以及做各种各样的分析。由于这两个算法涉及到的数学原理会比较多，而我刚入门，所以只是从使用的角度，简单的描述到底在做什么事情，至于详细的数学细节或者推导，这里不过多整理，以掉包能完成任务为首要目的啦。

首先，先介绍Harris角点检测算法，角点在图像中是很重要的特征，信息含量很高，那么如何找到一个图像里面的角点呢？这个算法就能轻松解决。但是呢？这个算法只考虑了旋转不变性，即一个角点旋转之后还是角点，没有考虑到尺度不变，尺度变化可能会导致角点变成边缘，所以有没有一种方法同时考虑这两个特性去找特征点呢？这就是SIFT算法，这个算法也是用来侦测和描述影像中的局部性特征，基于位置，尺度，旋转不变性在空间尺度中寻找特征点。这两个算法的使用场景非常广泛，比如图像配准，目标识别跟踪，图像对齐，图像拼接(全景图)，相机标定，三维场景重建等。最后，通过一个全景图拼接的Demo感受下这两个算法的魅力

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