在正式进入具体应用之前，比如图像拼接，我们先理解清楚涉及图像拼接会用到的算法以及openCV实现这些算法的函数等，需要点耐心，这及章节的内容均来自于openCV官方文档，学完这几节内容，相信对你后续的应用有很大的帮助。
本文是对官方文档的翻译并举例说明，原文地址：https://docs.opencv.org/3.4.1/df/d54/tutorial_py_features_meaning.html
本章目标
在这个章节，我们将尝试理解什么是图像的特征，并尝试回答为什么图像特征非常重要，为什么查找图像的角点很重要等问题。
你们大多数人都玩过拼图游戏。你会得到很多图像的小块，你需要把它们正确地组合起来，形成一个大的真实图像。问题是，你是怎么做到的？把同样的理论投射到电脑程序上，让电脑玩拼图游戏，电脑该怎么做？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么我们不能给计算机提供许多真实的自然美景的图像，并告诉它把所有这些图像拼接成一个大的单一图像呢？如果电脑能把几张自然图像拼接到一张上，那是不是可以把建筑物或任何结构的大量图片给电脑，让电脑从中创建一个三维模型呢？
问题和想象还在继续。但这一切都取决于这些最基本的问题：你如何玩拼图游戏？你如何将许多杂乱的图像块排列成一个大的单一图像？你怎么能把许多自然的图像缝合到一个单一的图像?
答案是，我们很容易通过寻找特定的模式或特定的特性，比较拼图的相似性来完成游戏。但如果我们要定义这些特性，我们可能会发现很难用语言来表达它，但是我们知道它们是什么。如果有人让你指出一个或多个图像中的特性，你可以很快指出至少一个。这就是为什么即使是小孩子也能简单地玩这些游戏。我们在一张图片中搜索这些特征，找到它们，在其他图片中寻找相同的特征并将它们对齐。就是这样。(在拼图游戏中，我们更关注不同图像的连续性)。所有这些能力都是与生俱来的。
所以，我们把上面的基本问题延申出更具体的问题，就是这些特性是什么？(答案对电脑来说也应该是可以理解的。），很难说人类是如何发现这些特征的。这已经在我们的大脑中编程了。但是如果我们深入研究一些图片，寻找不同的图案，我们会发现一些有趣的东西。例如，如下图所示:
图像非常简单。在图像的顶部，给出了六个小图像块。你的任务是找到这些补丁在原始图像中的确切位置。你能找到多少个正确的结果？A和B是平面，它们分布在很多区域。很难找到这些补丁的确切位置。C和D要简单得多。它们是建筑物的边缘。你可以找到一个大致的位置，但准确的位置仍然是困难的。这是因为沿边缘的所有地方的模式都是相同的。然而，在边缘，它是不同的。因此，与平面区域相比，边缘是更好的特征，但还不够好(在拼图游戏中，边缘的连续性比较好)。最后，E和F是建筑的一些角落。而且很容易找到。因为在角落里，无论你移动这个补丁，它看起来都不一样。所以它们可以被认为是好的特性。
因此，现在我们转向更简单(和广泛使用的图像)以便更好地理解。如下图：
就像上面一样，蓝色方框的区域是平坦而均匀的，很难找到和跟踪。无论你把蓝色的补丁移到哪里，它看起来都是一样的。黑色方框的区域有一条边。如果你在垂直方向移动它，它就会改变。沿着边缘移动(平行于边缘)，它看起来是一样的。对于红色方框区域，它是一个角。无论你移动补丁到哪里，它看起来都不一样，这意味着它是独一无二的。基本上，角被认为是图像中很好的特征。(不只是角，在某些情况下，blob（斑块）被认为是很好的特性)。
现在我们回答了这个问题，“这些特征是什么?” 但下一个问题出现了。我们怎么找到他们？或者我们怎么找到角？我们用直观的方式回答了这个问题。在图像中寻找那些在移动时(少量移动)周围所有区域变化最大的区域。这将在接下来的章节中被投射到计算机语言中，而找到这些图像特征的过程就叫做特征检测。
我们在图像中找到了特征。一旦你找到了它，你应该能够在其他图片中找到相同的。这是怎么做到的？我们取一个特征周围的区域，用我们自己的话来解释，比如“上方是蓝天，下方是建筑的区域，建筑上有玻璃等等”，然后在其他图片中搜索相同的区域。基本上，您是在描述特性。同样，计算机也应该描述特征周围的区域，以便在其他图像中找到它。所谓的描述就是特征描述。一旦你有了特征和它的描述，你就可以在所有的图像中找到相同的特征，然后对齐它们，把它们缝在一起，或者做任何你想做的事情。
因此，在本模块中，我们将在OpenCV中寻找不同的算法来寻找特征，描述它们，匹配它们等等。