一、类 HarrisKeypoint2D
类 HarrisKeypoint2D 实现基于点云的强度字段的 harris 关键点检测子，其中包含了多种不同的 harris 关键点检测算法的变种，例如由 Tomasi 等提出的 harris 关键点检测算法 ．
pcl::HarrisKeypoint2D< PointInT, PointOutT, IntensityT >
关键函数说明：
- H arrisKeypoint2D (ResponseMet hod method= HARRIS, intwindow_width =3 , intwindow_height=3, intmin_distance=S, float threshold= 0. 0)
重构函数， method 设置需要采用那种关键点检测方法，有 HARRIS, NOBLE,LOWE, TOMASI 四种方法，默认为 H ARRIS, window_width 、 window_height 为检测窗口的宽度和高度， min_distance 为两个关键点之间允许的最小距离， threshold为判断是否为关键点的感兴趣程度的阁值，小于该阔值的点被忽略，大于的则认为是关键点 。
- void setMethod (ResponseMethod type)
设置检测方法 ．
- void setWindowWidth (intwindow width)
设置检测窗口宽度。
- void setWindowHeight (intwindow_height)
设置检测窗口高度。
- void setSkippedPixels (intskipped_pixels)
设置在检测时每次跳过的像素数目 。
- void setMinimalDistance (intmin_distance)
设置候选关键点之间的最小距离 。
- void setThreshold ( float threshold)
设置感兴趣阈值。
- void setNonMaxSupression ( bool= false)
设置是否对小于感兴趣阈值的点进行剔除，如果为 true 则进行剔除，对结果进行优化，如果为 false 则返回每个点，无论其感兴趣值大于或小于感兴趣阈值。
- void setRefine (booldo refine)
设置是否对所得关键点结果进行重新计算优化。
- void setNumberOfThreads (intnr threads)
设置该算法如果采用 OpenMP 并行机制，能够创建的线程数目 。
- void compute CPointCloudOut&output)
计算获取关键点，存储在 output 中 。
二、类 HarrisKeypoint3D
类 HarrisKeypoint3D 和 HarrisKeypoint2D 类似，但是它没有在点云的强度空间检测关键点，而是利用点云的 30 空间的信息表面法线向量来进行关键点检测。
pcl::HarrisKeypoint3D< PointInT, PointOutT, NormalT >
关键函数说明：
- HarrisKeypoint3D ( ResponseMethod method = HARRIS, float radius =0. 0lf, float threshold = 0. 0f)
重构函数， method 设置需要采用哪种关键点检测方法，有 HARRIS, NOBLE,LOWE, TOMASI, CURVATURE 五种方法，默认为 HARRIS, radius 为法线估计的搜索半径，同时也是计算兴趣值的支持区域， threshold 为判断是否为关键点的感兴趣程度的阈值，小于该阈值的点被忽略，大于的则认为是关键点 。
三、类 HarrisKeypoint6D
类 HarrisKeypoint6D 与 HarrisK eypoint2D 类似， 只是利用了欧氏空间域 XYZ或者强度域来确定候选关键点，或者前两者的交集，即同时满足 XYZ 域和强度域的关键点为候选关键点。
pcl::HarrisKeypoint6D< PointInT, PointOutT, NormalT >
关键函数说明：
- HarrisKeypoint6D (float radius =O. 01, float threshold = 0. 0)
重构函数，注意此处并没有方法选择的参数，通过源代码可以看出其只采用 Tomasi 提出的方法实现关键点检测， radius 为法线估计的搜索半径，同时也是计算兴趣值的支持区域， threshold 为判断是否为关键点的感兴趣程度的阈值，小于该阈值的点被忽略，大于的则认为是关键点。
四、测试示例
#include <iostream>
#include <pcl\io\pcd_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/keypoints/harris_3D.h>//harris特征点估计类头文件声明
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include <pcl/console/parse.h>
using namespace std;
int main(int argc,char *argv[])
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr input_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile (argv[1], *input_cloud);
pcl::PCDWriter writer;
float r_normal;
float r_keypoint;
r_normal=stof(argv[2]);
r_keypoint=stof(argv[3]);
typedef pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZI> ColorHandlerT3;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr Harris_keypoints (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI> ());
pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ,pcl::PointXYZI,pcl::Normal>* harris_detector = new pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ,pcl::PointXYZI,pcl::Normal> ;
//harris_detector->setNonMaxSupression(true);
harris_detector->setRadius(r_normal); //设置法向量估算的半径
harris_detector->setRadiusSearch(r_keypoint); //设置关键点估计的近邻搜索半径
harris_detector->setInputCloud (input_cloud);
//harris_detector->setNormals(normal_source);
//harris_detector->setMethod(pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZRGB,pcl::PointXYZI>::LOWE);
harris_detector->compute (*Harris_keypoints);
cout<<"Harris_keypoints的大小是"<<Harris_keypoints->size()<<endl;
writer.write<pcl::PointXYZI> ("Harris_keypoints.pcd",*Harris_keypoints,false);
pcl::visualization::PCLVisualizer visu3("clouds");
visu3.setBackgroundColor(255,255,255);
visu3.addPointCloud (Harris_keypoints, ColorHandlerT3 (Harris_keypoints, 0.0, 0.0, 255.0), "Harris_keypoints");
visu3.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE,8,"Harris_keypoints");
visu3.addPointCloud(input_cloud,"input_cloud");
visu3.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR,0,0,0,"input_cloud");
visu3.spin ();
}执行命令：
.\Harrisdetect.exe ..\..\source\room.pcd 0.1 0.1如图所示，检测到的关键点（蓝色点）；
