图像特征提取综述准备做什么

根据您提出的问题，我可以理解为您想了解图像特征提取综述的研究方向和目的。一般来说，图像特征提取综述的研究方向主要是针对图像识别、图像分类、物体检测、目标跟踪等计算机视觉任务中的特征提取问题展开的。其目的主要是综述和分析当前图像特征提取方法的优缺点，探索更加有效的图像特征提取方法，提高计算机视觉任务的准确性和效率。

相关问题

图像特征提取综述方法 原理

图像特征提取方法的原理可以总结如下：

1. 基于手工设计的特征提取方法：这类方法是基于人工设计的特征提取方法，如SIFT、HOG等。这些方法本质上是通过提取图像中的局部特征，然后通过一系列的操作，如特征描述、特征匹配等来完成图像识别等任务。

2. 基于深度学习的特征提取方法：这类方法是使用深度学习模型进行特征提取，如卷积神经网络（CNN）等。这些方法通过在大规模数据上训练深度神经网络，学习到更加高层次的特征表示，进而提高图像识别等任务的准确性。

图像特征提取方法的综述一般会从这两个方面展开，分析各个方法的优缺点和适用场景，探索更加有效的图像特征提取方法。同时，还会考虑到特征选择、特征融合等问题，进一步提高图像识别等任务的效果。

关于opencv图像特征提取的综述

Opencv是一个优秀的计算机视觉库，提供了很多强大的图像处理功能，包括图像特征提取。Opencv中可以用SIFT、SURF、ORB、BRISK等算法提取图像的特征点。这些特征点能够描述图像的局部特征，它们对旋转、缩放和亮度变化具有一定的不变性，因此它们可以用来进行图像的匹配、物体跟踪、目标检测等任务。SIFT、SURF算法是针对灰度图像的，而ORB、BRISK等算法可以处理彩色图像。在Opencv中，可以使用cv::SIFT、cv::SURF、cv::ORB、cv::BRISK等函数实现图像特征提取。