分类识别，可以选择很多方法，一般步骤：找特征点，训练，比对，找出方法 或者你的那种更容易，可以根据灰度值不同来查找具体位置-Classification, can choose to many methods and general steps: feature points, find training, comparison, find a way Or the kind of easier, you can according to different gray values to

这是摄影测量点特征提取算法的说明文档，非常有用处，一定要下载，要不然无法理解点特征提取算法-This is the photographic measurement point feature extraction algorithm documentation, very useful, must be downloaded, or else can not understand the point feature extraction algorithm

为了快速准确地计算电噪声奇异性, 在介绍信号奇异性计算方法的基础上, 将其引入到电噪声信号分 析中, 提出一种新的基于多重分形奇异性指数计算信号电噪声的方法。新方法利用多重分形来提取电噪声中可 以表达信号内在细节特征的奇异点Hê lder指数, 通过计算电噪声中Hê lder指数的差异来进行噪声分析。通过 对实测电迁移和光耦电噪声的计算分析表明, 电迁移后期奇异性指数会发生突变 而良品光耦器件和次品光耦 器件在信号噪声的平均H ê lder指数方面差异明显。实验结果证明本方法是一