角点检测和特征点检测的区别

角点检测和特征点检测都是计算机视觉中常用的特征提取方法，但两者有一定的区别：

- 角点检测：角点是指图像中具有明显变化的点，例如边缘的交叉点或拐角处。角点检测算法主要是为了检测这些角点，例如Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、Moravec角点检测等。角点检测算法通常会计算图像中像素点的梯度或其他特征，并通过一些预定义的规则来检测出图像中的角点。

- 特征点检测：特征点是指图像中可以用于唯一描述图像的点，例如SIFT、SURF、ORB等。特征点检测算法通常会寻找图像中的一些显著的局部特征，并将其描述为一个向量或一个描述子。这些描述子可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。

总的来说，角点检测和特征点检测都是图像处理中常用的特征提取方法，但两者的应用场景和算法实现有所不同。