OpenCV中特征检测，提取与匹配使用方法学习

        最近在学习OpenCV，一般看官方一边看书，发现自己原来用的很多接口早已被更新，分享一下学习心得体会，也希望大家可以不吝赐教！
        首先看到在Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects书中，特征点检测，特征点描述（特征提取），特征点匹配用了以下代码：

cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = new cv::ORB(1000);			// 创建orb特征点检测
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor = new cv::FREAK(true, true);		// 用Freak特征来描述特征点
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = new cv::BFMatcher(cv::NORM_HAMMING,	// 特征匹配，计算Hamming距离

看到这段代码的时候很疑惑，为什么可以这么写呢？跟到feature2D.hpp中看了看，发现：

class CV_EXPORTS_W ORB : public Feature2D

class CV_EXPORTS_W Feature2D : public FeatureDetector, public DescriptorExtractor

        原来ORB，Feature2D，FeatureDetecter以及DescriptorExtractor之间是这样的继承关系，所以我们可以new一个ORB对象给FeatureDetecter指针了。再搜索一下文档和头文件，还有更多的检测方法，特征描述可以使用。其中ORB既可以作为检测器，也可以作特征提取。
        可以作为检测器的还有BRISK，MSER（特征区域），FastFeatureDetector（应该就是Orb吧？），StarDetector等等。
        可以作特征提取的描述器包括BriefDescriptorExtractor（应该就是Orb吧？）Freak，OpponentColorDescriptorExtractor等等。
        原来OpenCV提供了好多现成的方法，好方便……感叹一下，以前辛辛苦苦码的代码很多就浪费了，用好工具还是很重要那！>_< 顺带一提的是，2.4.5中新增的CLAHE二值化方法也是类似的调用方法：

cv::Ptr<cv::CLAHE> cl = createCLAHE(80, Size(4, 4))
cl->apply(imSrc, ImDst);