特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，所以花一些时间去深入
理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过
程，以及在过程中遇到的一些问题。

特征匹配的方法是先找出特征显著的特征点（

Feature Detect），然后再分别描述两

个特征点（

Feature Descriptor），最后比较两个描述的的相似程度来判断是否为同

一个特征（

Feature Match）。而在特征描述之前如果能够做到确定特征的方向，则

可以实现旋转不变性（

Rotation invarient），如果能确定尺度，则可以实现尺度不

变性（

Scale invarient）。

概念理解：

假设这样的一个场景，小明和小小明都在看一个图片，但是他们想知道他们看

的是否是同一幅图片，于是他们就通过电话描述这个图片，来判断是否是同一个

图片。比如说有下面两个图片

对话

1：

小白：我的图片里面有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。

小黑：我的图片里面也有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位

置。