opencv feature2D模块(一)

feature2D 模块包含了很多图像特征提取，匹配的相关算法，是图像模式识别重要的辅助库。
本部分包含如下内容：
特征检测和描述
特征检测器(Feature Detectors)通用接口
描述符提取器(Descriptor Extrators)通用接口
描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口
通用描述符(Generic Descriptor)匹配器通用接口
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数

我在讲述这些opencv带有的函数时，也会附带这些算法的详细内容，掌握算法的实际意义。

• chapter 10：角点检测
  角点检测是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用与运动检测，图像匹配，视频跟踪，三维建模和目标识别等领域中。角点通常被定义为两条边的交点，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度，某些梯度特征等。
  角点可以包含很多的特性，根据选取的特性不同，不同的实现提取出的角点会产生差异，关于角点的具体描述可以有如下几种：
  一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点
  两条及两条以上边缘的交点
  图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点
  角点处的一阶导数最大，二阶导数为0，它指示了物体边缘变化不连续的方向。

Harris角点的介绍见下面链接：
harris角点详解

    Mat sourceImage = imread("1.jpg");
    //resize(sourceImage,sourceImage,Size