本文深入探讨计算机视觉中的点特征检测，重点关注Harris角点检测和SIFT算法。通过源代码示例，展示了如何利用这两种方法在图像中提取具有鲁棒性的关键点，适用于图像对齐、目标识别等应用。
特征检测与匹配是计算机视觉领域中的关键任务，它能够在图像或视频中自动地提取出具有代表性的特征点，并将这些特征点进行匹配，从而实现图像对齐、目标识别、三维重建等应用。在本文中，我们将重点讨论点特征提取的方法，并给出相应的源代码示例。
点特征提取是一种常用的特征检测方法，它能够从图像中提取出具有鲁棒性和代表性的关键点。常见的点特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF和ORB等。下面我们将详细介绍其中的两种算法：Harris角点检测和SIFT。
- Harris角点检测算法
Harris角点检测算法是一种经典的角点检测算法，它通过计算图像中每个像素点的角点响应函数来确定角点位置。具体步骤如下：
import cv2
def harris_corner_detection(image, threshold):
gray 
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