Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

形状场景算法 opencv3开始，有了专有模块shape,该模块中的形状场景算法能够更加有效的比较形状。 计算形状场景距离 opencv提供了使用距离作为形状比较的度量标准。这是因为形状之间的差异值和距离值有相似之处。比如两个形状一模一样时距离值和差值都等于0. opencv提供了函数 cv2.creatShapeContextDistanceExtractor(),用于计算形状场景距离。其使用的形状上下文法在计算距离时，在每个点上附加一个形状上下文描述符，让每个点都能够捕获剩余点相对于它的分布