原理：人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生...

     在前面一篇教程中，我们通过取局部最大值的方法来处理检测结果，但是从图像中可以看到harris角的分布并不均匀，在纹理颜色比较深的地方检测的harris角结果更密集一些。本章中，我们使用一个简单的策略算法，首先在检测的harris角图像中，找到一个值最大的角，后...

     在上一篇教程中，我们得到的harris特征角二值图中，角的数目特别多，本章我们用一个局部最大化的方法，只保留局部值最大的harris特征角。//Harris角计算cv::cornerHarris(image,cornerStrength,  ...

     计算机视觉中，我们经常要匹配两幅图像。匹配的的方式就是通过比较两幅图像中的公共特征，比如边，角，以及图像块（blob）等，来对两幅图像进行匹配。    相对于边，角更适合描述图像特征，比如下面的图像中，大概有6种特征，我...