本章将探讨什么是图像特征、重要性，以及为什么角点等特征具有特殊意义。

特征的本质

想象你玩过拼图游戏：需要把许多小图块正确组装成一幅完整图像。 那么关键问题是：如何完成拼图？这个原理能否应用于计算机程序，让计算机也能"玩"拼图？ 如果计算机能拼接拼图，是否能让它拼接多张真实风景照，合成全景图像？ 更进一步，给定某建筑的多角度照片，能否生成3D模型？

这些想象最终都回归到基础问题，人类如何完成拼图？如何将碎片重组为完整图像？ 如何拼接多张自然图像？实际上关键在于寻找独特、可追踪、可对比的特征。 虽然难以用语言精确定义，但人类能直觉识别这类特征，这正是儿童也能轻松玩拼图的根本原因。 特征匹配机制如特征定位，在图像中搜索显著特征点； 跨图匹配，在不同图像中找到相同特征； 对齐融合，基于特征点进行空间对齐（拼图更注重图像间的连续性衔接）。 然而计算机视角的挑战如人类天生具备这种能力，但需将其转化为计算机可理解的逻辑。 什么是可计算的特征？ 如何量化特征的独特性？ 下文将通过具体图像示例展开说明。

这个实验非常简单：图片顶部给出了六个小图像块，要求在原图中找到它们的确切位置。

A和B是平坦区域，分布范围很大，很难精确定位。

C和D是建筑物的边缘，虽然能大致找到位置，但仍难以准确定位，因为沿着边缘方向特征都是相同的，只有垂直于边缘方向才有变化。 所以边缘比平坦区域特征更明显，但还不够理想（不过在拼图中适合用于边缘连续性比对）。

E和F是建筑物的角落，这些特征很容易被找到，因为无论怎么移动这些图像块，它们看起来都不同，所以角落是最理想的特征点。 接下来我们会用更简单的图像来进一步说明这个原理。

就像前面展示的，蓝色区域代表平坦区域，这种区域很难被识别和追踪，因为无论怎么移动蓝色块，看起来都一模一样。 黑色区域代表边缘，当沿着垂直方向（即梯度方向）移动时，它会发生变化；但如果沿着边缘平行移动，则看起来完全相同。 红色区域代表角落，无论往哪个方向移动这个区域，看起来都不一样，说明它具有独特性。 因此，在图像处理中，角落通常被认为是很好的特征（当然，在某些情况下，斑点状区域也是不错的特征）。 这样我们就解决了"什么是特征"这个问题。但紧接着又产生了一个新问题：如何找到这些特征？或者说如何找到这些角落？

可以用直观的方式来理解：寻找那些在周围各个方向稍微移动时变化最明显的区域。 在后续章节中，我们会把这个概念转化为计算机能够理解的语言，寻找图像特征的过程就叫做特征检测。

假设已经成功检测到了图像中的特征点，接下来就需要在其他图像中找到相同的特征点。 通常会怎么做呢？观察特征点周围的区域，用语言描述它，比如"上半部分是蓝天，下半部分是建筑物区域，建筑物上有些玻璃窗"等等，然后在其他图像中寻找相似的区域。 本质上，这就是在描述特征。同样的道理，计算机也需要能够描述特征点周围的区域，这样才能在其他图像中找到对应的特征。 这种描述过程就叫做特征描述。一旦获得了特征点及其描述信息，就可以在所有图像中找到相同的特征点，然后进行对齐、拼接或其他任何想要的操作。

因此本章内容正是重点探讨OpenCV中用于特征查找、描述和匹配的各种算法。