搬来的基础啊 勿怪啊 给自己学习~~而已
角点时图像中存在物体边缘角落位置的点或者一些特殊位置的点，角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别的基础。
这里介绍opencv中常用的几种角点检测方法的原理和基于C++的实现。
Harris角点检测
Harris角点原理：设置一个矩形框，将这个矩形框放置在图像中，将矩形框内像素进行求和，然后移动矩形框，当相邻两次求和得到的值差别较大时，判定矩形框内存在Harris角点。
通常出现的位置：直线的端点处、直线的交点处、直线的拐点处。
但是如果按照上述检测原理检测，会很麻烦，很难确定矩形框移动的方向和当框内出现角点时，角点的具体位置。
因此，在程序中一般是用以下方式进行检测：1.定义Harris角点检测函数为：
其中M为梯度协方差矩阵，表示为以下公式：
3.然后使用Harris角点评价函数判断矩形框内是否存在角点：
其中det是矩阵的行列式，k是一个自定义的常数，tr是矩阵的迹。使用上述方式计算起来计算消耗比较大，因此换用以下方式进行评价： 
其中λ是梯度协方差矩阵M的特征向量，根据这个评价系数，当评价系数值较大时矩形框内有可能存在角点，但当评价系数较小时举行框内一定不存在角点。具体原因如下图所示，当λ1和λ2都是一个较大的值时才能确定一定存在角点，而当其中一个值远远大于另一个时，也会使得R值很大，但这时很有可能位于“边缘”区域，而且评价精度也跟自定义的常数k有很大关系。 
Harris角点检测的代码如下： 
运行结果： 
Shi-Tomas角点检测
在上一节中介绍的Harris角点计算方法中，最后我们发现存在一个问题：角点检测的精度跟自定义的常数k有很大关系，Shi-Tomas角点检测就是对于Harris角点中的这一问题作出了改善，它重新定义了评价系数计算方式：
根据这个评价函数，评价系数取值为λ1和λ2中的较小值，然后用R与自定义的阈值进行比较，当其中当较小的特征向量都满足条件时，则该点一定为角点。
如下图所示，当较小的特征向量都满足条件时，角点区域为图中绿色区域，一定为角点，而图中橙色区域可能位于边缘，灰色区域一定不是角点。
Shi-Tomas角点检测代码如下： 
运行结果：
亚像素级别角位点位置优化
通过上面的角点检测算法，虽然能在原图像中检测出角点的位置，但仔细观察函数可以发现检测出的角点坐标都为整数值，这是因为图像是由像素构成的，是一个离散的数据类型，如果我们想要的到更精细的角点坐标，就需要对角点位置进行优化。
优化的原理如下图所示，当一个像素点q是角点时，它在自己的领域附近是一个局部最大值，以q为起点，周围一点p1或p0为终点组成一个向量，并求梯度，此时向量与梯度的积应该是0
当在opencv中检测出角点后（此时的角点位置时不精确的），我们就根据这个原理不断调整角点q的位置，直到达到一定的精度或迭代次数。
而在实际的计算过程中，通常是通过以下公式进行计算：
就是对q与周围点组成向量与梯度的积求和，当这个和小于一定值时，就判定为达到一定的精度。
亚像素级别角点位置优化代码如下：
运行结果：
可以看到优化后的角点位置出现了小数，说明对其位置进行了优化。
FAST角点检测
相比于其他的角点检测方法，FAST角点检测的方法精度比较低，但FAST的优点也非常明显，就像它的名字一样--FAST，就是快，它计算速度快，资源消耗少，在具有有限计算资源的情况下（如基于嵌入式设备的SLAM机器人）应用非常广泛。
FAST角点检测的原理如下：
1.在图像中任选一点p， 假定其像素值为Ip
2.以3为半径画圆，覆盖p点周围的16个像素，如下图所示
3.设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的n个像素的像素值都小于(Ip−t)或大于(Ip+t)，那么就判断点p为角点。在OpenCV的实现中n取值为12（16个像素周长的 3/4）.
4.一种更加快的改进是：首先检测p点周围的四个点，即1，5，9，12四个点中是否有三个点满足超过Ip+t，如果不满足，则直接跳过，如果满足，则继续使用前面的算法，全部判断16个点中是否有12个满足条件
FAST角点检测代码如下： 
运行结果如下： 
FAST的缺点也很明显：
1.不具备尺度不变性
2.不具备旋转不变性
3.容易受到噪声影响
ORB特征点检测中专门针对上述缺点做了改进，使得FAST在保持运算速度快的优势下，更加鲁棒。
ORB特征带点检测
ORB的全称是ORiented Brief，它是将FAST角点检测与BRIEF特征描述结合并进行了改进：
(1)由于要解决BRIEF算法的旋转不变性，则需要计算特征点的主方向。ORB中利用重心来计算，如下（其中(x,y)是特征邻域内的点）：
1.计算图像的矩
2.计算矩形区域的质心
3.连接FAST角点与质心得到方向向量
得到的θ值就是FAST特征点的主方向.
(2) BRIEF描述子,它是一种二进制编码的描述子，摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法，大大的加快了特征描述符建立的速度。
以特征点为中心，取SxS的邻域窗口。在窗口内随机选取一对（两个）点，比较二者像素的大小，进行如下二进制赋值。
在窗口中随机选取n对随机点，将其进行旋转，后进行判别，然后重复上述步骤的二进制赋值，形成一个二进制编码，这个编码就是对特征点的描述，即特征描述子。（一般N=256）
ORB特征点检测代码如下：
运行结果： 
总结
非常常用且经典的特征检测算法还有SIFT和SUFT算法，这两种算法都是申请专利的，不能商用，在opencv中实现时需要先配置opencv_contrib拓展包，然后包含头文件，然后初始化方式与ORB检测类似Ptrsift = SIFT::create。
关于SIFT特征点检测 自行百度把
其他的检测方法就不过多展开
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