对比Shi-Tomasi特征点与ORB特征点的优点和缺点

Shi-Tomasi特征点和ORB特征点都是计算机视觉中常用的特征点提取算法。

Shi-Tomasi特征点算法的优点是计算简单，速度较快，对不同角度下的图像具有较好的不变性，同时对噪声具有较好的鲁棒性。其缺点是只能提取图像的角点特征，无法提取其他类型的特征，如边缘、斑点等。

ORB特征点算法的优点是能够同时提取图像的角点、边缘和斑点等多种类型的特征，具有较好的描述能力和匹配性能。其缺点是计算较为复杂，速度比Shi-Tomasi特征点算法慢一些，同时对不同角度下的图像不够稳定。

综合来看，根据不同的应用场景和要求，选择适合的特征点算法是比较重要的。如果要求提取稳定的角点特征，Shi-Tomasi特征点算法是一个不错的选择；如果要求能够同时提取不同类型的特征，ORB特征点算法则更为适合。