局部特征提取方法是一种计算机视觉中的常用方法，用于从图像或视频中提取代表局部区域的特征。它们通过在图像中选取感兴趣的局部区域，然后计算这些局部区域的特征向量，以表达图像的局部结构和内容。

  局部特征提取方法的主要步骤包括以下几个方面：

  1. 关键点检测：在图像中检测出具有显著性和稳定性的关键点，例如角点、边缘点等。常用的关键点检测算法有Harris角点检测、SIFT、SURF、FAST等。

  2. 区域描述：在关键点周围的局部区域中提取特征描述子。描述子是用来表示局部区域特征的向量或描述符，可以包括灰度值、梯度方向、纹理信息等。常用的描述子算法有SIFT、SURF、ORB、LBP等。

  3. 特征匹配：将两幅或多幅图像中提取的特征描述子进行匹配，以找到它们之间的对应关系。常用的特征匹配算法有基于特征点距离的暴力匹配、基于最近邻和次近邻的FLANN匹配等。

  局部特征提取方法的优点是对尺度、旋转和亮度等图像变换具有一定的鲁棒性，能够处理复杂的图像变换情况。它们广泛应用于图像拼接、物体识别、目标跟踪等计算机视觉任务中。