點檢測的一份非常詳細的教程：
http://www.cim.mcgill.ca/~dparks/CornerDetector/index.htm
在上述教程中涉及到了Harris角點檢測的推導以及各種角點檢測方法的比較，非常值得一看。這裏只是簡單的整理一下，用白話說明一下Harris角點檢測算法的步驟：
1. 計算圖像的方向導數，分別保存爲兩個數組Ix以及Iy，這裏可以使用任何方法，比較正統的是使用Gaussian函數，因爲在Harris角點檢測的推導過程中默認是採用了Gaussian函數作爲其計算圖像偏導數的方法。當然使用簡單的Prewitt或者Sobel算子也沒有關係。
2. 爲每一個點計算局部自相關矩陣 u(x,y) = [Ix(x,y)^2*W Iy(x,y)Ix(x,y)*W;Ix(x,y)Iy(x,y)*W Iy(x,y)^2*W];這裏*W代表以x,y爲中心與高斯模板W做卷積，而這個模板的大小則需要你自己指定。
3. 如果這個u的兩個特徵值都很小，則說明這個區域是個平坦區域。如果u的某個特徵值一個大一個小，則是線，如果兩個都很大，那麼就說明這是個角點。Harris提供了另一個公式來獲取這個點是否是角點的一個評價：corness = det(u) - k*trace(u)^2;
這個corness就代表了角點值，其中k是你自己取的一個固定的變量，典型的爲[0.04,0.06]之間。當然在求取了每個點的corness以後，最好再做一個極大值抑制，這樣的效果比直接設置一個閥值要好。
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