Một tính năng dò là một thuật toán mà phải mất một hình ảnh và kết quả đầu ra địa điểm (ví dụ: điểm ảnh tọa độ) của khu vực quan trọng trong hình ảnh của bạn. Ví dụ về điều này là corner detector, xuất ra vị trí của các góc trong hình ảnh của bạn nhưng không cho bạn biết bất kỳ thông tin nào khác về các tính năng được phát hiện.
Một tính năng mô tả là một thuật toán mà phải mất một hình ảnh và kết quả đầu ra mô tả tính năng/tính năng vectơ. Tính năng mô tả mã hóa thông tin thú vị thành một loạt các con số và hoạt động như một loại "dấu vân tay" số có thể được sử dụng để phân biệt một tính năng với một đối tượng địa lý khác. Lý tưởng nhất là thông tin này sẽ là bất biến theo biến đổi hình ảnh, vì vậy chúng tôi có thể tìm lại tính năng này ngay cả khi hình ảnh được chuyển đổi theo một cách nào đó. Một ví dụ sẽ là SIFT, mã hóa thông tin về hình ảnh vùng lân cận của địa phương là số của vectơ tính năng. Các ví dụ khác mà bạn có thể đọc là HOG và SURF.
EDIT: Khi nói đến tính năng dò, các "vị trí" cũng có thể bao gồm một số mô tả kích thước hay quy mô của tính năng này. Điều này là do những thứ giống như các góc khi "phóng to" có thể không giống như các góc khi "thu nhỏ" và do đó việc chỉ định thông tin tỷ lệ là quan trọng. Vì vậy, thay vì chỉ sử dụng một cặp (x,y)
làm vị trí trong "không gian hình ảnh", bạn có thể có một vị trí số ba là (x,y,scale)
làm vị trí trong "không gian quy mô".
Có thể điều này có thể giúp http://stackoverflow.com/questions/6832933/difference-between-feature-detection-and-descriptor-extraction?rq=1 – user1538798
Cảm ơn bạn đã trả lời nhanh, thật không may, điều này dẫn đến nhiều hơn sự nhầm lẫn. – Richard