OpenCV中的goodFeaturesToTrack函数可以计算Harris角点和shi-tomasi角点，但默认情况下计算的是shi-tomasi角点，函数原型如下：
void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners,
int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
InputArray _mask, int blockSize,
bool useHarrisDetector, double harrisK )
_image：8位或32位浮点型输入图像，单通道
_corners：保存检测出的角点
maxCorners：角点数目最大值，如果实际检测的角点超过此值，则只返回前maxCorners个强角点
qualityLevel：角点的品质因子
minDistance：对于初选出的角点而言，如果在其周围minDistance范围内存在其他更强角点，则将此角点删除
_mask：指定感兴趣区，如不需在整幅图上寻找角点，则用此参数指定ROI
blockSize：计算协方差矩阵时的窗口大小
useHarrisDetector：指示是否使用Harris角点检测，如不指定，则计算shi-tomasi角点
harrisK：Harris角点检测需要的k值
goodFeaturesToTrack函数的定义在imgproc文件的featureselect.cpp中，下面给出了goodFeaturesToTrack函数的详细注释。
void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners,
int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
InputArray _mask, int blockSize,
bool useHarrisDetector, double harrisK )
{
//如果需要对_image全图操作，则给_mask传入cv::Mat()，否则传入感兴趣区域
Mat image = _image.getMat(), mask = _mask.getMat();
CV_Assert( qualityLevel > 0 && minDistance >= 0 && maxCorners >= 0 ); //对参数有一些基本要求
CV_Assert( mask.empty() || (mask.type() == CV_8UC1 && mask.size() == image.size()) );
Mat eig, tmp; //eig存储每个像素协方差矩阵的最小特征值，tmp用来保存经膨胀后的eig
if( useHarrisDetector )
cornerHarris( image, eig, blockSize, 3, harrisK ); //blockSize是计算2*2协方差矩阵的窗口大小，sobel算子窗口为3，harrisK是计算Harris角点时需要的值
else
cornerMinEigenVal( image, eig, blockSize, 3 ); //计算每个像素对应的协方差矩阵的最小特征值，保存在eig中
double maxVal = 0;
minMaxLoc( eig, 0, &maxVal, 0, 0, mask ); //maxVal保存了eig的最大值
threshold( eig, eig, maxVal*qualityLevel, 0, THRESH_TOZERO ); //阈值设置为maxVal乘以qualityLevel，大于此阈值的保持不变，小于此阈值的都设为0
//默认用3*3的核膨胀，膨胀之后，除了局部最大值点和原来相同，其它非局部最大值点被
//3*3邻域内的最大值点取代，如不理解，可看一下灰度图像的膨胀原理
dilate( eig, tmp, Mat()); //tmp中保存了膨胀之后的eig
Size imgsize = image.size();
vector<const float*> tmpCorners; //存放粗选出的角点地址
// collect list of pointers to features - put them into temporary image
for( int y = 1; y < imgsize.height - 1; y++ )
{
const float* eig_data = (const float*)eig.ptr(y); //获得eig第y行的首地址
const float* tmp_data = (const float*)tmp.ptr(y); //获得tmp第y行的首地址
const uchar* mask_data = mask.data ? mask.ptr(y) : 0;
for( int x = 1; x < imgsize.width - 1; x++ )
{
float val = eig_data[x];
if( val != 0 && val == tmp_data[x] && (!mask_data || mask_data[x]) ) //val == tmp_data[x]说明这是局部极大值
tmpCorners.push_back(eig_data + x); //保存其位置
}
}
//-----------此分割线以上是根据特征值粗选出的角点，我们称之为弱角点----------//
//-----------此分割线以下还要根据minDistance进一步筛选角点，仍然能存活下来的我们称之为强角点----------//
sort( tmpCorners, greaterThanPtr<float>() ); //按特征值降序排列，注意这一步很重要，后面的很多编程思路都是建立在这个降序排列的基础上
vector<Point2f> corners;
size_t i, j, total = tmpCorners.size(), ncorners = 0;
//下面的程序有点稍微难理解，需要自己仔细想想
if(minDistance >= 1)
{
// Partition the image into larger grids
int w = image.cols;
int h = image.rows;
const int cell_size = cvRound(minDistance); //向最近的整数取整
//这里根据cell_size构建了一个矩形窗口grid(虽然下面的grid定义的是vector<vector>，而并不是我们这里说的矩形窗口，但为了便于理解,还是将grid想象成一个grid_width * grid_height的矩形窗口比较好)，除以cell_size说明grid窗口里相差一个像素相当于_image里相差minDistance个像素，至于为什么加上cell_size - 1后面会讲
const int grid_width = (w + cell_size - 1) / cell_size;
const int grid_height = (h + cell_size - 1) / cell_size;
std::vector<std::vector<Point2f> > grid(grid_width*grid_height); //vector里面是vector，grid用来保存获得的强角点坐标
minDistance *= minDistance; //平方，方面后面计算，省的开根号
for( i = 0; i < total; i++ ) // 刚刚粗选的弱角点，都要到这里来接收新一轮的考验
{
int ofs = (int)((const uchar*)tmpCorners[i] - eig.data); //tmpCorners中保存了角点的地址，eig.data返回eig内存块的首地址
int y = (int)(ofs / eig.step); //角点在原图像中的行
int x = (int)((ofs - y*eig.step)/sizeof(float)); //在原图像中的列
bool good = true; //先认为当前角点能接收考验，即能被保留下来
int x_cell = x / cell_size; //x_cell，y_cell是角点（y,x）在grid中的对应坐标
int y_cell = y / cell_size;
int x1 = x_cell - 1; // (y_cell，x_cell）的4邻域像素
int y1 = y_cell - 1; //现在知道为什么前面grid_width定义时要加上cell_size - 1了吧，这是为了使得（y,x）在grid中的4邻域像素都存在，也就是说(y_cell，x_cell）不会成为边界像素
int x2 = x_cell + 1;
int y2 = y_cell + 1;
// boundary check，再次确认x1,y1,x2或y2不会超出grid边界
x1 = std::max(0, x1); //比较0和x1的大小
y1 = std::max(0, y1);
x2 = std::min(grid_width-1, x2);
y2 = std::min(grid_height-1, y2);
//记住grid中相差一个像素，相当于_image中相差了minDistance个像素
for( int yy = y1; yy <= y2; yy++ ) // 行
{
for( int xx = x1; xx <= x2; xx++ ) //列
{
vector <Point2f> &m = grid[yy*grid_width + xx]; //引用
if( m.size() ) //如果(y_cell，x_cell)的4邻域像素，也就是(y,x)的minDistance邻域像素中已有被保留的强角点
{
for(j = 0; j < m.size(); j++) //当前角点周围的强角点都拉出来跟当前角点比一比
{
float dx = x - m[j].x;
float dy = y - m[j].y;
//注意如果(y,x)的minDistance邻域像素中已有被保留的强角点，则说明该强角点是在(y,x)之前就被测试过的，又因为tmpCorners中已按照特征值降序排列（特征值越大说明角点越好），这说明先测试的一定是更好的角点，也就是已保存的强角点一定好于当前角点，所以这里只要比较距离，如果距离满足条件，可以立马扔掉当前测试的角点
if( dx*dx + dy*dy < minDistance )
{
good = false;
goto break_out;
}
}
}
} // 列
} //行
break_out:
if(good)
{
// printf("%d: %d %d -> %d %d, %d, %d -- %d %d %d %d, %d %d, c=%d\n",
// i,x, y, x_cell, y_cell, (int)minDistance, cell_size,x1,y1,x2,y2, grid_width,grid_height,c);
grid[y_cell*grid_width + x_cell].push_back(Point2f((float)x, (float)y));
corners.push_back(Point2f((float)x, (float)y));
++ncorners;
if( maxCorners > 0 && (int)ncorners == maxCorners ) //由于前面已按降序排列，当ncorners超过maxCorners的时候跳出循环直接忽略tmpCorners中剩下的角点，反正剩下的角点越来越弱
break;
}
}
}
else //除了像素本身，没有哪个邻域像素能与当前像素满足minDistance < 1,因此直接保存粗选的角点
{
for( i = 0; i < total; i++ )
{
int ofs = (int)((const uchar*)tmpCorners[i] - eig.data);
int y = (int)(ofs / eig.step); //粗选的角点在原图像中的行
int x = (int)((ofs - y*eig.step)/sizeof(float)); //在图像中的列
corners.push_back(Point2f((float)x, (float)y));
++ncorners;
if( maxCorners > 0 && (int)ncorners == maxCorners )
break;
}
}
Mat(corners).convertTo(_corners, _corners.fixedType() ? _corners.type() : CV_32F);
/*
for( i = 0; i < total; i++ )
{
int ofs = (int)((const uchar*)tmpCorners[i] - eig.data);
int y = (int)(ofs / eig.step);
int x = (int)((ofs - y*eig.step)/sizeof(float));
if( minDistance > 0 )
{
for( j = 0; j < ncorners; j++ )
{
float dx = x - corners[j].x;
float dy = y - corners[j].y;
if( dx*dx + dy*dy < minDistance )
break;
}
if( j < ncorners )
continue;
}
corners.push_back(Point2f((float)x, (float)y));
++ncorners;
if( maxCorners > 0 && (int)ncorners == maxCorners )
break;
}
*/
}
void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners,
int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
InputArray _mask, int blockSize,
bool useHarrisDetector, double harrisK )
_image：8位或32位浮点型输入图像，单通道
_corners：保存检测出的角点
maxCorners：角点数目最大值，如果实际检测的角点超过此值，则只返回前maxCorners个强角点
qualityLevel：角点的品质因子
minDistance：对于初选出的角点而言，如果在其周围minDistance范围内存在其他更强角点，则将此角点删除
_mask：指定感兴趣区，如不需在整幅图上寻找角点，则用此参数指定ROI
blockSize：计算协方差矩阵时的窗口大小
useHarrisDetector：指示是否使用Harris角点检测，如不指定，则计算shi-tomasi角点
harrisK：Harris角点检测需要的k值
goodFeaturesToTrack函数的定义在imgproc文件的featureselect.cpp中，下面给出了goodFeaturesToTrack函数的详细注释。
void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners,
int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,
InputArray _mask, int blockSize,
bool useHarrisDetector, double harrisK )
{
//如果需要对_image全图操作，则给_mask传入cv::Mat()，否则传入感兴趣区域
Mat image = _image.getMat(), mask = _mask.getMat();
CV_Assert( qualityLevel > 0 && minDistance >= 0 && maxCorners >= 0 ); //对参数有一些基本要求
CV_Assert( mask.empty() || (mask.type() == CV_8UC1 && mask.size() == image.size()) );
Mat eig, tmp; //eig存储每个像素协方差矩阵的最小特征值，tmp用来保存经膨胀后的eig
if( useHarrisDetector )
cornerHarris( image, eig, blockSize, 3, harrisK ); //blockSize是计算2*2协方差矩阵的窗口大小，sobel算子窗口为3，harrisK是计算Harris角点时需要的值
else
cornerMinEigenVal( image, eig, blockSize, 3 ); //计算每个像素对应的协方差矩阵的最小特征值，保存在eig中
double maxVal = 0;
minMaxLoc( eig, 0, &maxVal, 0, 0, mask ); //maxVal保存了eig的最大值
threshold( eig, eig, maxVal*qualityLevel, 0, THRESH_TOZERO ); //阈值设置为maxVal乘以qualityLevel，大于此阈值的保持不变，小于此阈值的都设为0
//默认用3*3的核膨胀，膨胀之后，除了局部最大值点和原来相同，其它非局部最大值点被
//3*3邻域内的最大值点取代，如不理解，可看一下灰度图像的膨胀原理
dilate( eig, tmp, Mat()); //tmp中保存了膨胀之后的eig
Size imgsize = image.size();
vector<const float*> tmpCorners; //存放粗选出的角点地址
// collect list of pointers to features - put them into temporary image
for( int y = 1; y < imgsize.height - 1; y++ )
{
const float* eig_data = (const float*)eig.ptr(y); //获得eig第y行的首地址
const float* tmp_data = (const float*)tmp.ptr(y); //获得tmp第y行的首地址
const uchar* mask_data = mask.data ? mask.ptr(y) : 0;
for( int x = 1; x < imgsize.width - 1; x++ )
{
float val = eig_data[x];
if( val != 0 && val == tmp_data[x] && (!mask_data || mask_data[x]) ) //val == tmp_data[x]说明这是局部极大值
tmpCorners.push_back(eig_data + x); //保存其位置
}
}
//-----------此分割线以上是根据特征值粗选出的角点，我们称之为弱角点----------//
//-----------此分割线以下还要根据minDistance进一步筛选角点，仍然能存活下来的我们称之为强角点----------//
sort( tmpCorners, greaterThanPtr<float>() ); //按特征值降序排列，注意这一步很重要，后面的很多编程思路都是建立在这个降序排列的基础上
vector<Point2f> corners;
size_t i, j, total = tmpCorners.size(), ncorners = 0;
//下面的程序有点稍微难理解，需要自己仔细想想
if(minDistance >= 1)
{
// Partition the image into larger grids
int w = image.cols;
int h = image.rows;
const int cell_size = cvRound(minDistance); //向最近的整数取整
//这里根据cell_size构建了一个矩形窗口grid(虽然下面的grid定义的是vector<vector>，而并不是我们这里说的矩形窗口，但为了便于理解,还是将grid想象成一个grid_width * grid_height的矩形窗口比较好)，除以cell_size说明grid窗口里相差一个像素相当于_image里相差minDistance个像素，至于为什么加上cell_size - 1后面会讲
const int grid_width = (w + cell_size - 1) / cell_size;
const int grid_height = (h + cell_size - 1) / cell_size;
std::vector<std::vector<Point2f> > grid(grid_width*grid_height); //vector里面是vector，grid用来保存获得的强角点坐标
minDistance *= minDistance; //平方，方面后面计算，省的开根号
for( i = 0; i < total; i++ ) // 刚刚粗选的弱角点，都要到这里来接收新一轮的考验
{
int ofs = (int)((const uchar*)tmpCorners[i] - eig.data); //tmpCorners中保存了角点的地址，eig.data返回eig内存块的首地址
int y = (int)(ofs / eig.step); //角点在原图像中的行
int x = (int)((ofs - y*eig.step)/sizeof(float)); //在原图像中的列
bool good = true; //先认为当前角点能接收考验，即能被保留下来
int x_cell = x / cell_size; //x_cell，y_cell是角点（y,x）在grid中的对应坐标
int y_cell = y / cell_size;
int x1 = x_cell - 1; // (y_cell，x_cell）的4邻域像素
int y1 = y_cell - 1; //现在知道为什么前面grid_width定义时要加上cell_size - 1了吧，这是为了使得（y,x）在grid中的4邻域像素都存在，也就是说(y_cell，x_cell）不会成为边界像素
int x2 = x_cell + 1;
int y2 = y_cell + 1;
// boundary check，再次确认x1,y1,x2或y2不会超出grid边界
x1 = std::max(0, x1); //比较0和x1的大小
y1 = std::max(0, y1);
x2 = std::min(grid_width-1, x2);
y2 = std::min(grid_height-1, y2);
//记住grid中相差一个像素，相当于_image中相差了minDistance个像素
for( int yy = y1; yy <= y2; yy++ ) // 行
{
for( int xx = x1; xx <= x2; xx++ ) //列
{
vector <Point2f> &m = grid[yy*grid_width + xx]; //引用
if( m.size() ) //如果(y_cell，x_cell)的4邻域像素，也就是(y,x)的minDistance邻域像素中已有被保留的强角点
{
for(j = 0; j < m.size(); j++) //当前角点周围的强角点都拉出来跟当前角点比一比
{
float dx = x - m[j].x;
float dy = y - m[j].y;
//注意如果(y,x)的minDistance邻域像素中已有被保留的强角点，则说明该强角点是在(y,x)之前就被测试过的，又因为tmpCorners中已按照特征值降序排列（特征值越大说明角点越好），这说明先测试的一定是更好的角点，也就是已保存的强角点一定好于当前角点，所以这里只要比较距离，如果距离满足条件，可以立马扔掉当前测试的角点
if( dx*dx + dy*dy < minDistance )
{
good = false;
goto break_out;
}
}
}
} // 列
} //行
break_out:
if(good)
{
// printf("%d: %d %d -> %d %d, %d, %d -- %d %d %d %d, %d %d, c=%d\n",
// i,x, y, x_cell, y_cell, (int)minDistance, cell_size,x1,y1,x2,y2, grid_width,grid_height,c);
grid[y_cell*grid_width + x_cell].push_back(Point2f((float)x, (float)y));
corners.push_back(Point2f((float)x, (float)y));
++ncorners;
if( maxCorners > 0 && (int)ncorners == maxCorners ) //由于前面已按降序排列，当ncorners超过maxCorners的时候跳出循环直接忽略tmpCorners中剩下的角点，反正剩下的角点越来越弱
break;
}
}
}
else //除了像素本身，没有哪个邻域像素能与当前像素满足minDistance < 1,因此直接保存粗选的角点
{
for( i = 0; i < total; i++ )
{
int ofs = (int)((const uchar*)tmpCorners[i] - eig.data);
int y = (int)(ofs / eig.step); //粗选的角点在原图像中的行
int x = (int)((ofs - y*eig.step)/sizeof(float)); //在图像中的列
corners.push_back(Point2f((float)x, (float)y));
++ncorners;
if( maxCorners > 0 && (int)ncorners == maxCorners )
break;
}
}
Mat(corners).convertTo(_corners, _corners.fixedType() ? _corners.type() : CV_32F);
/*
for( i = 0; i < total; i++ )
{
int ofs = (int)((const uchar*)tmpCorners[i] - eig.data);
int y = (int)(ofs / eig.step);
int x = (int)((ofs - y*eig.step)/sizeof(float));
if( minDistance > 0 )
{
for( j = 0; j < ncorners; j++ )
{
float dx = x - corners[j].x;
float dy = y - corners[j].y;
if( dx*dx + dy*dy < minDistance )
break;
}
if( j < ncorners )
continue;
}
corners.push_back(Point2f((float)x, (float)y));
++ncorners;
if( maxCorners > 0 && (int)ncorners == maxCorners )
break;
}
*/
}