在計算機視覺中，盡管目前深度學習已經成為主流，但作為初學入門，掌握特征點這一思想還是很有用的，所謂特征點就是圖像中特征比較明顯的點，往往由關鍵點和其描述子組成，比較經典的關鍵點如sift, surf和orb等在衆多場合都有應用，比如做視覺比對或者導航SLAM等方面用到的ORB-SLAM，就是基于orb特征點做的，如果有感興趣的讀者可以私信，筆者會在後續章節詳細剖析各類好玩的算法。
今天主要是實戰，在ubuntu環境下基于第三節介紹的opencv-python安裝方法，安裝完opencv後：
1.找到你opencv源碼的檔案夾，找到其中simples檔案夾中python檔案夾。
2.找到檔案find_obj.py(筆者所用版本為opencv4.0.1)。
3.在這個檔案夾内打開你的終端，并進入anaconda配置的子環境，也就是安裝了對應版本opencv的那個環境
4.執行這個檔案($python find_obj.py)就可以看到例程比對效果如下：
Opencv例程比對效果
5.可以在指令後加-feature=sift或orb或surf來改變特征點提取的方法，也可以改變代碼中img1和img2的imread函數路徑為自己的圖檔路徑，用自己的圖檔來做比對，效果如下：
自己圖檔做比對的效果
基于這段例程，你就可以實作一些自己的應用場景了，例如産品分類識别之類的，是不是很有趣呢。