要在图像中找到对象的关键点，通常使用旨在检测和描述独特特征的算法或模型。 关键点是图像中的特定位置（例如角、边缘或纹理模式），可以在不同的视图或光照条件下可靠地识别。 该过程涉及三个主要步骤：检测关键点、计算描述符（特征的数学表示），以及可选地跨图像匹配它们。 例如，如果您正在处理汽车的照片，则关键点可能包括车轮边缘、前灯或车牌角。
像Harris 角点检测、SIFT（尺度不变特征转换）或 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）这样的传统方法被广泛用于特征检测。 Harris 角点检测通过分析多个方向上的强度变化来识别角点，而 SIFT 使用梯度信息检测尺度不变特征。 ORB 结合了 FAST（Features from Accelerated Segment Test）用于角点检测，以及 BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）用于高效的描述符计算。 这些方法非常适用于图像拼接或对象跟踪等任务，但可能难以应对大规模变化或严重遮挡。 例如，如果对象被部分隐藏，SIFT 可能无法匹配关键点，但它对旋转和缩放具有鲁棒性。 像 OpenCV 这样的工具提供了预构建的函数（例如，cv2.SIFT_create()）来实现这些算法，所需的代码最少。
对于更复杂的场景，基于深度学习的方法，例如 Keypoint R-CNN 或自定义 CNN（卷积神经网络）架构通常会提供更好的结果。 这些模型经过带注释的数据集训练，可以直接预测关键点坐标。 例如，姿势估计模型可以通过输出肩部、肘部等的 (x, y) 坐标来检测人体关节。 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架简化了构建此类模型的过程：您可以微调预训练的骨干网络（例如，ResNet）并添加回归层来预测关键点。 此外，像 MediaPipe 这样的库提供了针对手、脸或对象的预训练解决方案。 如果您使用的数据有限，像数据增强（例如，旋转、添加噪声）或迁移学习这样的技术可以提高性能。 使用边缘情况（例如，模糊图像或不寻常的角度）进行测试有助于验证鲁棒性。