有关opencv的学习（17）—形态学滤波器检测边缘和角点

一、图像特征类型可被分为以下三种：

       边缘、角点、斑点

       其中，角点是个很特殊的存在。他们在图像中可以轻易地定位，同时，他们在人造物体场景，比如门、窗、桌等出随处可见。因为

角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点,，所以他们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精

度。且其图像梯度有很高的变化，这种变化是可以用来帮助检测角点的。需要注意的是，角点与位于相同强度区域上的点不同，与物

体轮廓上的点也不同，因为轮廓点难以在相同的其他物体上精确定位。

二、图像处理领域，角点检测算法可归纳为三类：

        基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。

三、角点检测（corner detection）

        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。也称为特征点检测。

       现有的角点检测算法并不是都十分的健壮。很多方法都要求有大量的训练集和冗余数据来防止或减少错误特征的出现。另外，角点

检测方法的一个很重要的评价标准是其对多幅图像中相同或相似特征的检测能力，并且能够应对光照变化、图像旋转等图像变化。

       图像中的点作为图像的特殊位置，是很常用的一类特征，点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature)，或“兴趣