人脸特征点提取算法 opencv如何检测特定形状的物体？
opencv如何检测特定形状的物体？
您的想法是将现有图像的特征点与样本图像进行匹配，然后判断钩子上的特征点是否匹配。如果是的话，它就是有钩子的图像，如果不是，它就是没有钩子的图像。在我看来，你没有删除错误的匹配点可能是错误的。您应该删除错误的匹配点并再次分析它们。
怎样使用opencv中的sift和surf函数来检测特征点和描述特征点？
还没看过这个源代码，猜猜看
这里应该只有距离的部分，而不是旋转的部分。只有找到中心点的位置，所以最后画出来的盒子应该没有角度倾斜。
2我不知道
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opencv中的SIFT surf非常慢，不能是实时的。SIFT特征点提取速度太慢，除非对算法部分进行修改，否则默认128个浮点的描述会导致匹配速度慢。如果是跟踪，OpenCV或模板匹配的KLT光流可以快得多（20毫秒以内）。
最后一个参数findhomography可以更改为RANSAC或PROSAC的实现版本。比LMED快很多倍。
请问大虾们，opencv如何只对图像选择区域提取特征点？
您可以使用cvsetimageroi功能。例如：cvrect ROIurect//基于给定矩形设置ROIurect.x=125roiurect.y=300roiu矩形宽度=240roiU矩形高度=200cvSetImageROI（src，roi取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。
OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？
目前，轮廓匹配的研究也在进行中。轮廓匹配的前提是提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中实现的。然后采用鲁棒匹配算法进行匹配。目前，我正在读一篇论文“基于曲率特征的轮廓匹配算法”。匹配算法相对简单。第一步是通过多边形逼近轮廓提取轮廓上的有效点；第二步是计算轮廓上有效点的曲率；第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离。本文采用一种简化的方法计算Hausdorff距离法。
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