计算机视觉：特征检测与匹配

特征匹配在计算机视觉领域中扮演着重要的角色，它是识别和比较图像中特征点的过程。特征点是图像中具有独特性质的局部区域，比如角点、边缘或纹理等。通过特征匹配，我们可以在不同图像中找到相对应的特征点，从而实现目标检测、图像配准和三维重建等应用。

特征检测是特征匹配的第一步，它的目标是在图像中找到具有独特性质的特征点。常用的特征检测算法包括Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。这些算法通过分析图像局部区域的亮度、梯度等特征，找到具有显著变化的位置。

下面是使用OpenCV库实现Harris角点检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def harris_corner_detection(image, threshold):
    gray = cv2