在OpenCV里Harris角检测

前面学习了很多关于图像的内容，以及变换，那么你有没有问过自己这样一个问题，什么才是图像的特征？如果我们把一个图像进行分割成一小块一小块的，然后打乱之后再想拼到一起，会寻找什么的规律呢？一般情况之下是找对应的条纹，边缘线等，其实最容易确定一般是有十字交叉的线条，因为这样交叉线条组成了角，而角的两条边具有稳定性，它不能随便旋转，如果旋转了就与别的对应不上了。因此在一幅图像里，最具有代表性的特征就是角。

我们怎样找到角？或者说我们怎样找到角点？我们也已经用一种直观的方式做了回答，比如在图像中找一些区域，无论你想那个方向移动这些区域变化都很大。我们会用计算机语言来实现这个想法，所以找到图像特征的过程被称为特征检测（Feature Detection）。我们找到图像的一些特征，然后我们可以在其他图片中找到类似的特征，这是怎样实现的呢？我们获取特征区域，用我们的语言描述它们，比如“图的上方是天空，下面有一幢大楼，大楼上有好多玻璃”，然后我们可以在其他图片中寻找相似特征的区域。上面我们对图像的特征进行了描述，类似的，计算机也可以描述一些特征然后去其他图片上找相似的地方。这样一个描述被称作 特征描述（Feature Description）。一旦你有一种特征并有它的描述，你就可以在其他图片中找出相似甚至相同的部分。（更多特征参考：