本文介绍了OpenCV中的图像特征，如边界、角点和斑点，详细讲解了Harris角点检测和其他角点检测方法。同时阐述了OpenCV中用于仿射变换和投影变换的重要函数，包括estimateRigidTransform、getAffineTransform、warpAffine、findHomography、getPerspectiveTransform、warpPerspective、perspectiveTransform和estimateAffine3D等。还提及了立体校正的相关函数cvStereoCalibrate、cvStereoRectify和cvStereoRectifyUncalibrated，并提供了Q&A环节，解答了如何计算投影变换矩阵的问题。
1.边界
2.角点（兴趣点）
3.斑点（兴趣区域）
角点是图像的一个局部特征，常用的有harris角点，其算法是一种直接基于灰度图像的，稳定性高，尤其对L型角点检测精度高，但由于采用了高斯滤波，运算速度相对较慢，角点信息有丢失和位置偏移的现象，而且角点提取有聚簇现象。具体在OpenCV中的实现就是使用函数cornerHarris。
除了Harris角点检测，还有Shi-Tomasi角点检测，goodFeaturesToTrack角点检测，将找到的点再用FindCornerSubPix()来找出强特征点。也可以自己
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