影象的角點通常被定義為兩條邊的交點，或者灰度值急劇變化的點；角點作為影象上的特徵點，在很多影象識別等應用具有很好特徵識別性；opencv實現的角點演算法主要有：cornerharris()，goodfeaturestotrack（shi-tomasi）和cornersubpix()；
其中cornerharris()角點檢測是一種直接基於灰度值的角點提取演算法，其原理是通過對每乙個畫素（x,y）在blocksize*blocksize鄰域內計算2*2梯度協方差矩陣m(x,y)，式子如下：
這樣就可以找到區域性最大值，也就是角點；
goodfeaturestotrack（shi-tomasi）演算法：是cornerharris()的改進，對特徵值中較小的值大於最小閾值則可以得到強角點；
cornersubpix()：這個是亞畫素級別的角點特徵，精度比較高，可以提供浮點級別的精度，而前面兩種方法只能提供整數級，多用於相機標定，三維重構等方面；
下面是簡單例項：
void imgcornerall()//影象角點檢測}}
imshow("cornerharris", img);
//2、goodfeaturestotrack（shi-tomasi）
vectorcorners;//記錄檢測到的角點的輸出向量
goodfeaturestotrack(img_gray, corners, 100, 0.01, 10);
cout << corners.size() << endl;
cout << corners << endl;
for (int i = 0; i < corners.size(); i++)//遍歷存放檢測到角點的向量
imshow("shi-tomasi", img);
//3、cornersubpix()
termcriteria criteria(cv_termcrit_eps + cv_termcrit_iter, 40, 0.001); //termcriteria型別的物件, 表示求角點的迭代過程的終止條件
//亞畫素角點檢測將前面的角點檢測方法得到的畫素級座標,變為更高的精度比如亞畫素(浮點座標)精度
//所以對於亞畫素角點檢測，corners既是輸入也是輸出
cornersubpix(img_gray,corners,size(5,5),size(-1,-1),criteria);
cout << corners.size() << endl;
cout << corners << endl;
for (int i = 0; i < corners.size(); i++)//遍歷存放檢測到角點的向量
imshow("cornersubpix", img);
waitkey(0);
}
opencv之Harris角點檢測
opencv4.1.2 contrib win10 vs2019 角點是一模擬較特殊的點，構成角點的條件兩條或者多條線的交叉，線可以理解為邊緣特徵很強的畫素點的集合，在opencv中大部分的影象處理基於掩膜移動來實現，在矩形框內如果在沒有角點的區域內也就是所謂的平原地帶，無論向哪個方向移動，矩形框內...
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opencv角點檢測
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