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。 本书以OpenCV 2.4.9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。

1）本书基本上包括了OpenCV 2.4.9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。

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。

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A Windows 7系统下OpenCV 2.4.9与 Visual Studio 2012编译环境的配置 275 附录B Windows 7系统下Qt 5.3.1与OpenCV 2.4.9编译环境的配置 280 参考文献 285