这更多的是关于被归类为“仿射不变”的不同图像处理技术的问题，我想要一些建议，了解哪种技术往往会返回最佳结果，并且可能可以使用 OpenCV 来完成。我知道很多MATLAB 中提供了这些功能，但我没有成千上万的美元可以花在一个项目上。
我研究了仿射不变 SIFT 和 MSER 来命名所讨论的一些技术，但想知道是否还有其他社区认为非常有用的技术。我愿意接受建议，并想知道我可以在我的项目中使用哪些其他建议。
谢谢
最佳答案
我不确定是否很好地理解你的问题:它似乎混合了许多不同的东西，我会尝试广泛地回答，因为问题非常广泛......
你似乎在谈论特征提取和描述...... 那么，让我们从这个开始吧。
1) 在两个图像 A 和 B 上，在许多应用中从 A 和 B 中查找匹配的特征可能会很有趣。立体校正或单应校正只是众多其他示例中的两个......
2) 然而，两张图像 A 和 B 并不总是非常相似，一张可以从另一张旋转，缩放方面可能存在一些差异，更一般地说，它们可以有两个不同的视角
3) 因此，我们想要的是在图像 A 上找到与图像 B 匹配的特征，即使 A 和 B 之间发生了一些变换。这就是为什么我们发明了寻找特征并描述它们的技术(特征提取和描述符)计算)，即使它们被变换，从图像 A 到图像 B 也是相关的......
4) SIFT 和 SURF 是提取和计算特征描述符的一些技术 (see here the difference between what we call feature extraction and descriptor computation)
5) 仿射不变性在这个意义上意味着提供鲁棒(不变)特征的技术 affine transformations
6) This is a comparison between some techniques SIFT/ASIFT/MSER
7) 我从未实现过 ASIFT，SURF 被誉为一种针对许多变换的非常稳定的技术...我想我们可以热烈感谢巴黎综合理工学院(法国)的 ASIFT 和 ETHZ 的 SURF(瑞士) )这些都是很棒的学校，在图像处理和许多其他科学领域提供了出色的方法......
关于c - OpenCV 中的仿射不变特征检测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6932141/