opencv角点检测原理

OpenCV中的角点检测是计算机视觉中一种常用的技术，用于识别图像中的兴趣点，这些点通常具有明显的边缘或方向变化。常用的角点检测算法有 Shi-Tomasi算法、Harris角点检测器和Good Features to Track（GFTT）等。

**Shi-Tomasi算法**：这是一种基于像素灰度值的局部对比度，它计算图像每个像素周围的梯度幅值矩阵，并寻找局部极大值作为角点。

**Harris角点检测器**：该方法利用图像的局部二阶导数信息，计算每个像素的Harris响应值，当响应值大于阈值时，认为该点为角点。它考虑了角点的方向稳定性和局部平滑度。

**Good Features to Track (GFTT)**：这是一个改进版本的Harris角点检测器，它优化了角点检测的速度，同时保持了准确度。它在Harris检测的基础上加入了追踪机制，确保连续帧之间的角点一致性。

在OpenCV中，`goodFeaturesToTrack()` 和 `cornerHarris()` 函数用于执行这些角点检测算法。这些函数会返回一组角点的位置（通常是坐标），这些点可用于后续的图像分析或特征匹配。

**相关问题--:**
1. Harris响应算子是如何工作的？
2. GFTT算法如何处理跟踪问题？
3. OpenCV中如何设置角点检测的参数影响检测结果？