0037-OpenCV环境下用算法moravec、harris、Shi-Tomasi进行角点检测

角点的定义：
“如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点”。角点一般反应的是图像中局部最大值或最小值的孤立点，以角点为中心点的窗口向图像中的任意方向滑动，都会引起较大的灰度变化。

角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。

关于角点的具体描述还有以下几种：
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，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。

本文给出在OpenCV环境下用算法moravec、harris、Shi-Tomasi进行角点检测的示例程序，具体算法的原理请大家自行查阅相关文档，这里不讲原理。

moravec角点检测：
代码如下：
代码中用到的图像下载链接：https://pan.baidu.com/s/1eSJCfJW 密码：2d3q

//opencv版本:OpenCV3.0
//VS版本:VS2013
//Author:qxsf321.net

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>    
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>

#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

// Moravec角点检测
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

cv::Mat MoravecCorners(cv::Mat SrcImage, int kSize, int threshold)
{
    // MoravecCorners函数的完整代码请搜索公众号"qxsf321"，关注后回复0037获取
    // MoravecCorners函数的完整代码请搜索公众号"qxsf321"，关注后回复0037获取
    // MoravecCorners函数的完整代码请搜索公众号"qxsf321"，关注后回复0037获取   
}

int main()
{
        cv::Mat SrcImage = imread("09.jpg", 0);
        if (!SrcImage.data)
                return -1;
        //阈值设置为10000
        cv::Mat MorImage = MoravecCorners(SrcImage, 5, 10000);
        cv::imshow("srcImage", SrcImage);
        cv::imshow("MorMat", MorImage);
        cv::waitKey(0);
        return 0;
}

运行结果截图如下：

harris角点检测：
OpenCV提供了函数cornerHarris进行harris角点检测。
函数cornerHarris()原型如下：
C++: void cornerHarris(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksi