1、准备一张图片。
2、检测图片的特征点：
a = ImageKeypoints[img]
a里面是特征点在图像中的坐标。
3、把所有的特征点在图像里面显示出来：
b = HighlightImage[img, {Yellow, PointSize[0.01], a}]
4、指定关键点的阈值，可以适当的去掉那些不重要的特征点：
HighlightImage[img, {Yellow, PointSize[0.01],
ImageKeypoints[img, KeypointStrength -> .001]}]
5、试验表明，KeypointStrength后面的数值越小，关键点越多。
c = Table[
Length[ImageKeypoints[img, KeypointStrength -> 2.^(-n)]], {n, 1, 30,1}]
ListLinePlot[c]
但是，关键点的数目有最小值和最大值。
6、只检测背景里的特征点：
HighlightImage[img, {Yellow, PointSize[0.01],
ImageKeypoints[img, Masking -> d]}]
7、其中，d是蒙板，用来粗略的分离前景和背景：
d = RemoveBackground[img] // Binarize[#, 0.1] & // Erosion[#, 6] &
8、在原图中，可以大体标注出背景和前景：
HighlightImage[img, {Blue, d}]
9、第六步检测到的特征点，也确实位于背景范围内：
HighlightImage[img, {Blue, d, Yellow, PointSize[0.01],
ImageKeypoints[img, Masking -> d]}]
