3.5　本章小结

本章从认识图像数据、图像滤波、图像变换和图像特征点提取逐步对OpenCV图像处理的知识进行了讨论。其中需要重点掌握图像特征点提取中的SIFT、SURF和ORB这3种特征点。SIFT是最早被提出和广泛使用的特征，SURF是针对SIFT的改进版，ORB是针对SIFT和SURF在性能表现上更优的升级版。

第1～3章是本书的编程基础篇，学习完这些编程基础知识后，接下来的章节将正式对机器人的硬件构造进行讲解。

参考文献

［1］毛星云．OpenCV3编程入门［M］．北京：电子工业出版社，2015。

［2］米尼奇诺，豪斯．OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现［M］．刘波，苗贝贝，史斌，等译．北京：机械工业出版社，2016.

［3］LOWE D G．Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints［J］．International Journal of Computer Vision，2004，60（2）：91-110.

［4］BAY H，TUYTELAARS T，GOOL L V．SURF：Speeded up robust features［C］．Berlin：Springer-Verlag，2006.

［5］RUBLEE E，RABAUD V，KONOLIGE K，et al．ORB：An Efficient Alternative to SIFT or SURF［C］．New York：IEEE，2011.