编辑推荐
1）《图像局部特征检测和描述 基于OpenCV源码分析的算法与实现》基本上包括了OpenCV2.4.9中实现的所有局部特征检测和描述算法
2）对算法原理的介绍不仅仅是文献的简单翻译重复，还加入了对算法的理解。
3）从实现的角度去介绍原理的分析，更注重对算法所用到的一些背景知识以及细节上的讲解。
4）在源码分析部分，对每一条代码都给出了较详细的注解。内容简介
在计算机视觉处理中，特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。
《图像局部特征检测和描述 基于OpenCV源码分析的算法与实现》以OpenCV2.4.9为研究工具，对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等，不仅详细分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了具体的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。作者简介
赵春江，博士，在图像处理、计算机视觉，人工智能方面有很深入的研究。共主持了两个安徽省级项目。从博士以来，共发表论文20余篇，9篇被EI或SCI检索。目录
第1章 Kitchen-Rosenfeld角点检测1
1．1原理分析1
1．2源码解析1
1．3应用实例3
第2章 Canny边缘检测5
2．1理论分析5
2．2源码解析7
2．3应用实例13
第3章 Harris角点检测16
3．1理论分析16
3．2源码解析18
3．3应用实例21
第4章 Shi-Tomasi角点检测24
4．1理论分析24
4．2源码解析24
4．3应用实例29
第5章 SIFT方法31
5．1原理分析31
5．2源码解析42
5．3应用实例59
第6章 MSER区域检测63
6．1原理分析63
6．2源码解析66
6．3应用实例76
第7章 SURF方法78
7．1原理分析78
7．2源码解析88
7．3应用实例108
第8章 FAST角点检测112
8．1原理分析112
8．2源码解析113
8．3应用实例123
第9章 MSCR彩色图像区域检测126
9．1原理分析126
9．2源码解析127
9．3应用实例139
第10章 CenSurE检测方法141
10．1原理分析141
10．2源码解析146
10．3应用实例156
第11章 BRIEF描述符方法158
11．1原理分析158
11．2源码解析160
11．3应用实例162
第12章 BRISK方法165
12．1原理分析165
12．2源码解析176
12．3应用实例220
第13章 ORB方法223
13．1原理分析223
13．2源码解析225
13．3应用实例238
第14章 FREAK方法242
14．1原理分析242
14．2源码解析245
14．3应用实例259
第15章 SimpleBlob方法261
15．1原理分析261
15．2源码解析264
15．3应用实例270
第16章 密度特征检测272
16．1原理分析272
16．2源码解析272
16．3应用实例273
附录AWindows7系统下OpenCV2．4．9与VisualStudio2012编译环境的配置275
附录BWindows7系统下Qt5．3．1与OpenCV2．4．9编译环境的配置280
参考文献285
