Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法详解及代码实现

角点检测是计算机视觉中常用的技术之一，它在图像处理和分析中发挥着重要的作用。本文将详细介绍Shi-Tomasi角点检测和SIFT（尺度不变特征变换）算法，并提供相应的代码实现。以下是对这两种算法的详细讲解。

1. Shi-Tomasi角点检测
   Shi-Tomasi角点检测算法是一种基于图像局部特征的角点检测方法。它通过计算图像中每个像素的特征值来确定角点的位置。特征值是通过计算每个像素周围邻域的梯度向量的特征来得到的。Shi-Tomasi算法选取了最小特征值作为角点的度量，并根据一定的阈值进行筛选。

下面是Shi-Tomasi角点检测的代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')<