今天偶然浏览到人脸特征检测这一技术，所以想尝试着做一下，但是缺少人脸识别检测器数据库。由于从官方网站下载速度比较慢，特此上传人脸特征点检测预训练文件，供广大人学习人员下载，希望大家学习愉快。

计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对

用python3编写的关于用SIFT特征点进行匹配的函数

图像特征点提取与同名像点匹配，文档代码。

激光雷达和双目相机作为无人驾驶领域中重要的环境感知设备,两者之间的外参配准是其联合应用的重要基础,然而两种信息的融合意味着繁琐的校准过程。基于此,提出一种基于特征点对匹配求解的方法,采用两块矩形木板,分别提取双目相机与激光雷达坐标系下的木板边缘3D点云,拟合空间直线求取角点坐标,最后利用Kabsch算法求解配对的特征点之间的坐标转换,利用聚类法去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。通过搭建实验,所提算法可在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现,获得了准确的配准参数,验证了理论方法的可行性。此配准方法简单易行,可自动完成多次测量,相比于同类方法精度也有所提高。

针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。

提取特征点并进行匹配，是摄影测量中相当重要的步骤！

实用于目前通用的9*11圆心标定板圆心排序的算法，算法需要提前读取到小圆、大圆的圆心坐标。本例中提供了一个小圆和大圆圆心坐标txt文件，直接运行sort_corner.m即可。

利用C#编写的基于Moravec算子的图像特征点提取程序。

特征点提取aXgboost与LightGBM的用法速查表方法 自定义损失函数与评估准则 网格搜索与交叉验证 early- stopping早停及并行训练加速