将小于预设定极值的值丢掉，增加极值则会减少特征点数量，到最后只检测出少数最强的特征点。在3×3滤波器中，选择尺度层图像的9个像素点其中一个，与同层中的其他8个点以及在上下两层各9个点，共26个点，做比较。图中标为‘x’的，此点若像素点特征值大于四周像素，那么可以被确定为此区域中的特征点。

你描述的是一个经典的特征点检测算法——Harris角点检测。它的基本思想是通过计算图像中每个像素点的局部特征值，来判断该点是否为角点。其中，局部特征值的计算可以通过计算图像中某一点周围像素点的灰度值变化程度来实现。具体来讲，可以通过计算每个像素点的梯度值及其在某一方向上的导数来得到该点的局部特征值，从而判断该点是否为角点。在Harris角点检测中，常用的方法是通过计算图像中每个像素点的自相关矩阵和其特征值来实现。如果某个像素点的特征值较大，则可以认为该点是一个角点。

相关问题

我想用python对检测到的左极值点进行亚像素检测，获得更精准的极值点，opencv

提供了一个函数 `cv2.cornerSubPix()` 可以实现亚像素级别的角点检测。这个函数需要传入一个灰度图像、角点坐标和一个搜索窗口的大小作为参数。下面是一个简单的使用示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 检测角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(img, 100, 0.01, 10)

# 亚像素级别的角点检测
sub_corners = cv2.cornerSubPix(img, corners, (5, 5), (-1, -1), (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))

# 显示图像和角点
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
for i in sub_corners:
    x, y = i.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用 `cv2.goodFeaturesToTrack()` 函数检测图像中的角点，然后使用 `cv2.cornerSubPix()` 函数对检测到的角点进行亚像素级别的检测。最后在图像中显示检测到的角点。

特征点检测检测到的点的特点

### 回答1：
特征点检测算法（如SIFT、SURF、ORB等）可以在图像中检测出具有以下特点的点：

1. 稳定性：特征点的位置和描述符在图像中的变化不大。
2. 独特性：特征点的描述符在图像中具有较高的唯一性，可以用来区分不同的物体或场景。
3. 可重复性：在不同的图像中，同一个物体的特征点可以被检测到，并且具有相似的描述符。
4. 可区分性：不同物体的特征点具有明显的区分度，可以用来区分不同的物体或场景。

这些特点使得特征点检测算法在计算机视觉中被广泛应用，例如目标跟踪、图像配准、三维重建等领域。

### 回答2：
特征点检测是计算机视觉和图像处理领域中一个重要的任务，它用于在图像或视频中自动定位和提取具有显著特征的点。这些特征点具有以下几个特点：

1. 显著性：特征点往往被认为是图像中最重要和最显著的部分，即具有局部极值。它们可能代表着图像中的边缘、角点、纹理、几何形状等。这些特征点的选择是为了能够在不同图像之间进行匹配和对齐。

2. 稳定性：特征点具有一定的稳定性，即对于图像的旋转、平移和尺度变化具有一定的不变性。这意味着特征点能够在不同的视角、光照条件和噪声情况下被检测到，并且能够保持一定的准确性和一致性。

3. 独特性：特征点应该是相对于其他点具有差异性和区分性的。它们应该在图像中是唯一的，以便能够通过它们来进行特征匹配和描述。

4. 局部性：特征点往往仅关注图像的某个局部区域，而忽略其他区域。这种局部性使得特征点能够更好地应对图像中的变化和噪声，同时也减少了计算和存储的开销。

5. 多样性：特征点的检测应该能够覆盖图像中的各种特征类型，如边缘、纹理、几何形状等。特征点的多样性能够提供更多的信息和描述能力，从而更好地描述图像的特征和内容。

特征点检测方法如Harris角点检测、SIFT、SURF、FAST等，利用这些特征点可以进行图像配准、图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用。

### 回答3：
特征点检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，它用于检测图像中具有显著性的特征点。特征点指的是在图像中具有明显变化或独特性质的点，它们在不同图像中具有一定的不变性和描述性，可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用。

特征点检测检测到的点具有以下几个特点：

1. 显著性：特征点在图像中具有明显的变化或独特的性质，往往是目标物体的边缘、角点、纹理丰富区域等。

2. 不变性：特征点在不同的图像变换中保持一定的不变性，如尺度不变性、旋转不变性、亮度不变性等。这使得它们在不同图像间的匹配和对应具有可靠性。

3. 描述性：特征点除了能够被检测到，还能够进行详细的描述。一般会采用局部特征描述算法（例如SIFT、SURF、ORB等）对特征点进行描述，生成能够区分不同特征点的特征向量。

4. 鲁棒性：特征点检测算法对于噪声、部分遮挡、光照变化等干扰具有一定的抗扰能力。它们能够在复杂的视觉环境下依然能够准确地检测到目标物体的特征点。

总之，特征点检测检测到的点具有显著性、不变性、描述性和鲁棒性等特点，这些特点使它们成为计算机视觉领域中重要的图像特征，并被广泛地应用于各种视觉任务中。