前言
1. 特徵包括有哪些？為什麼它們這麼重要
2. 使用函式cornerharris，利用harris-stephens方法檢測角點
理論
什麼是特徵？
1. 在機器視覺中，通常我們在乙個環境下的不同幀查詢匹配點。為什麼？這是由於假設我們知道兩張圖之間的相關性，我們就能夠從兩張圖中提取它們包括的資訊
2. 當我們說匹配點時，一般意義是指我們能夠非常easy在場景中識別的特徵。
3. 那麼什麼是特徵呢？
a) 它必須是獨有的能夠識別的特性。
影象特徵的型別
大概有：
1. 邊緣
2. 角點（也稱為感興趣點）
3. 斑點（blobs，也稱為感興趣區域）
在本文，我們將專門談談角點特徵
為什麼角點那麼特別？
由於，它是兩相交邊的位置，代表兩條邊方向改變的位置。因此，角點往往是影象梯度（兩個方向）急劇變化的位置。
演算法描寫敘述
當我們尋找角點，由於角點表示影象在梯度的變化，因此我們能夠等價於尋找這「變化」
如果是乙個灰度影象i。我們使用乙個窗體做卷積（u為x方向位移，v為右方向位移）：
當中1. 是在位置的窗體
2. 是在位置的灰度
3. 是移動窗體處的灰度
由於我們希望找到灰度在窗體處存在較大的差異，以此找到角點的窗體位置。因此，我們最大化上述等式，令項：
使泰勒展式：
展開等式並化簡：
使用矩陣形式表示：
令那麼等式能夠表示為：
對於每乙個窗體，採用以下評價函式以確定窗體是否包括角點
這裡1.
2.當乙個窗體的r值大於閾值時，被覺得是角點
原始碼：
執行結果
小結
nodeitk實現角點檢測是一件十分easy的事情，在後面我們將深入介紹相關特徵識別的內容，當前特徵識別模組已經開發完成。待續。
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