Shi-Tomasi角点检测讲解

Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法的改进，它计算每个像素点周围邻域的最小特征值，并用最小特征值来判断该点是否为角点。该算法比Harris算法更加稳健，能够更好地处理图像中的噪声和图像变换。

Shi-Tomasi角点检测算法的具体实现步骤如下：

1. 计算每个像素点的梯度值（x方向和y方向的梯度）；
2. 对于每个像素点，计算其周围邻域内的自相关矩阵M，其中M的定义为：

M = [ΣI_x^2   ΣI_xI_y]
    [ΣI_xI_y  ΣI_y^2]

其中，I_x和I_y分别表示该像素点的x方向和y方向的梯度值，Σ表示对邻域内的像素进行累加求和。
3. 计算M的特征值λ1和λ2，其中λ1和λ2表示M的两个特征值；
4. 取M的最小特征值min_lambda，用min_lambda来判断该点是否为角点。如果min_lambda比较大，则该点为角点；如果min_lambda比较小，则该点为边缘点或平滑区域。

需要注意的是，在实际应用中，需要根据图像的具体特点来调整算法的参数，以获得更好的效果。同时，Shi-Tomasi角点检测算法也存在一些限制，比如对旋转和尺度变换不具有不变性，因此，在实际应用中需要结合其他算法，以提高检测的准确性和鲁棒性。