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Mathematica11+
准备一张图片。
检测图片的特征点：a = ImageKeypoints[img]a里面是特征点在图像中的坐标。
把所有的特征点在图像里面显示出来：b = HighlightImage[img, {Yellow, PointSize[0.01], a}]
指定关键点的阈值，可以适当的去掉那些不重要的特征点：HighlightImage[img, {Yellow, PointSize[0.01], ImageKeypoints[img, KeypointStrength -> .001]}]
试验表明，KeypointStrength后面的数值越小，关键点越多。c = Table[ Length[ImageKeypoints[img, KeypointStrength -> 2.^(-n)]], {n, 1, 30,1}]ListLinePlot[c]但是，关键点的数目有最小值和最大值。
只检测背景里的特征点：HighlightImage[img, {Yellow, PointSize[0.01], ImageKeypoints[img, Masking -> d]}]
其中，d是蒙板，用来粗略的分离前景和背景：d = RemoveBackground[img] // Binarize[#, 0.1] & // Erosion[#, 6] &
在原图中，可以大体标注出背景和前景：HighlightImage[img, {Blue, d}]
第六步检测到的特征点，也确实位于背景范围内：HighlightImage[img, {Blue, d, Yellow, PointSize[0.01], ImageKeypoints[img, Masking -> d]}]
本文仅仅介绍了特征检测的皮毛。更深入的相关内容，还得慢慢介绍。