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teaching important points教学重点;教学重难点 。
points
英 ['pnts] ? 美 ['pnts] ?
n.要点;<英>（铁道的）道岔，转辙器;点( point的名词复数 );特点;重点
1 、Teaching Important Points: The essence of subtraction and the relationship between the parts of subtraction.?
教学重点：减法的意义和加减法的各部分的关系 。
2 、Besides, the author laid elaborate illustration on the teaching procedures 、 teaching important points 、 possible mistakes and the hurdle training.?
此外还对每个教学阶段的教学步骤 、教学重点和易犯的错误以及对跨栏的训练都作了详细的阐述。
3、Teaching design is divided into teaching object, teaching contents, teaching objectives, teaching important points, teaching difficulty, teaching hours, teaching process seven parts.?
教学设计分为教学对象、教学内容 、教学目标 、教学重点、教学难点 、教学时数 、教学过程七个部分 。
扩展资料：
近义词nodus
英 ['nd?s] ? 美 ['no?d?s] ?
n.节 ，结节 ，难点
复数： nodi
1、The teaching of Chinese classifiers is a nodus in TCFL.?
量词教学是对外汉语教学中的难点 。
2 、It's a nodus how to equipoise all players'benefit in course of VIC's regeneration.?
当前城中村改造的难点在于如何均衡改造参与主体各方利益。
3 、NO ( subscript x) controlling technologies are the main research objects and nodus about the use of bio-diesel fuel.?
控制生物柴油发动机NO（下标x）的排放是目前生物柴油应用研究领域的一个研究热点和难点。
OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：
读取-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示
其中 ，特征点提取主要有两个步骤 ，见上行黄子部分 。下面做具体分析 。
1、使用opencv内置的库读取两幅
2 、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器 ，用它来探测衣服中SIFT点的特征 ，存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构，涉及内容较多 ，具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析 ，里面讲的自认为讲的还算详细（表打我……） 。简而言之最重要的一点在于：
keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面 ，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取 ，结果放在一个Mat的数据结构中 。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解 。
就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间 。哭死！
3 、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量：
得到keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息 ，并无该特征点的特征向量 ，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor
的工作，建立了SiftDescriptorExtractor
对象后，通过该对象 ，对之前SIFT产生的特征点进行遍历 ，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析 。通过这一步后，所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中 ，作为特征 。
4、对两幅图的特征向量进行匹配 ，得到匹配值。
两幅的特征向量被提取出来后，我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅的descriptor进行匹配 ，得到匹配的结果到matches中 。
至此 ，SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成，虽然匹配部分不甚了解 ，只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解 。接下来可以开始进行下一步的工作了。
附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程
// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const char* imagename = "img.jpg";
//从文件中读入图像
Mat img = imread(imagename);
Mat img2=imread("img2.jpg");
//如果读入图像失败
if(img.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
if(img2.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
//显示图像
imshow("image before", img);
imshow("image2 before",img2);
//sift特征检测
SiftFeatureDetector siftdtc;
vector<KeyPoint>kp1,kp2;
siftdtc.detect(img,kp1);
Mat outimg1;
drawKeypoints(img,kp1,outimg1);
imshow("image1 keypoints",outimg1);
KeyPoint kp;
vector<KeyPoint>::iterator itvc;
for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++)
{
cout<<"angle:"<<itvc->angle<<"\t"<<itvc->class_id<<"\t"<<itvc->octave<<"\t"<<itvc->pt<<"\t"<<itvc->response<<endl;
}
siftdtc.detect(img2,kp2);
Mat outimg2;
drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);
imshow("image2 keypoints",outimg2);
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptor1,descriptor2;
BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;
vector<DMatch> matches;
Mat img_matches;
extractor.compute(img,kp1,descriptor1);
extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);
imshow("desc",descriptor1);
cout<<endl<<descriptor1<<endl;
matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);
drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);
imshow("matches",img_matches);
//此函数等待按键 ，按键盘任意键就返回
waitKey();
return 0;
}
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