```# 利用特征点检测特定物体例程。
# 向相机显示一个对象，然后运行该脚本。 一组关键点将被提取一次，然后
# 在以下帧中进行跟踪。 如果您想要一组新的关键点，请重新运行该脚本。
# 注意：请参阅文档以调整find_keypoints和match_keypoints。
import sensor, time, image
# Reset sensor
sensor.reset()
# Sensor settings
sensor.set_framesize(sensor.VGA)
sensor.set_windowing((320, 240))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
#画出特征点
def draw_keypoints(img, kpts):
if kpts:
print(kpts)
img.draw_keypoints(kpts)
img = sensor.snapshot()
time.sleep_ms(1000)
kpts1 = None
#kpts1保存目标物体的特征，可以从文件导入特征，但是不建议这么做。
#kpts1 = image.load_descriptor("/desc.orb")
#img = sensor.snapshot()
#draw_keypoints(img, kpts1)
clock = time.clock()
while (True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
if (kpts1 == None):
#如果是刚开始运行程序，提取最开始的图像作为目标物体特征，kpts1保存目标物体的特征
#默认会匹配目标特征的多种比例大小，而不仅仅是保存目标特征时的大小，比模版匹配灵活。
# NOTE: By default find_keypoints returns multi-scale keypoints extracted from an image pyramid.
kpts1 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, scale_factor=1.2)
#image.find_keypoints(roi=Auto, threshold=20, normalized=False, scale_factor=1.5, max_keypoints=100, corner_detector=CORNER_AGAST)
#roi表示识别的区域，是一个元组（x,y,w,h）,默认与framsesize大小一致。
#threshold是0~255的一个阈值，用来控制特征点检测的角点数量。用默认的AGAST特征点检测，这个阈值大概是20。用FAST特征点检测，这个阈值大概是60～80。阈值越低，获得的角点越多。
#normalized是一个布尔数值，默认是False，可以匹配目标特征的多种大小（比ncc模版匹配效果灵活）。如果设置为True，关闭特征点检测的多比例结果，仅匹配目标特征的一种大小（类似于模版匹配），但是运算速度会更快一些。
#scale_factor是一个大于1.0的浮点数。这个数值越高，检测速度越快，但是匹配准确率会下降。一般在1.35~1.5左右最佳。
#max_keypoints是一个物体可提取的特征点的最大数量。如果一个物体的特征点太多导致RAM内存爆掉，减小这个数值。
#corner_detector是特征点检测采取的算法，默认是AGAST算法。FAST算法会更快但是准确率会下降。
draw_keypoints(img, kpts1)
#画出此时的目标特征
else:
#当与最开始的目标特征进行匹配时，默认设置normalized=True，只匹配目标特征的一种大小。
# NOTE: When extracting keypoints to match the first descriptor, we use normalized=True to extract
# keypoints from the first scale only, which will match one of the scales in the firs