点特征定位（PFL）

点特征定位（Point Feature Localization，简称PFL）是一种计算机视觉技术，主要用于从图像或视频中检测和识别特定类型的兴趣点或关键点，比如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度-up关键点检测器）或ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等算法。这些特征通常是局部不变的，即它们对于平移、缩放、旋转等变换具有一定的稳定性。

点特征定位通过计算每个像素周围的局部特征描述符（如梯度方向和强度），然后选择满足某些条件的关键点，如角点检测算子会寻找具有显著变化的方向的地方。这些特征点可以作为匹配模板或其他图像之间的对应关系的基础，广泛应用于结构-from-motion（SfM）、目标跟踪、图像拼接和机器人导航等领域。