特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。

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角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。

(2)

其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值。通过变换可以将上式变化为一个协方差矩阵求特征值的问题(2)，具体数学原理本文不过多描述。

OpenCV的Hairrs角点检测的函数为cornerHairrs()，但是它的输出是一幅浮点值图像，浮点值越高，表明越可能是特征角点，我们需要对图像进行阈值化。我们使用一张建筑图像来显示：

首先我们来说明一下cornerHairrs()这个函数参数的意思：

前2参数是输入与输出，输入是一个灰度图像，输出是一个浮点图像，第三个参数指定角点分析的邻域，第4个参数实际上在角点求取过程中计算梯度图像的核窗口大小，第5个参数是它原理公式(2)中的一个系数。

从上面的例子的结果我们可以看到，有很多角点都是粘连在一起的，我们下面通过加入非极大值抑制来进一步去除一些粘在一起的角点。

非极大值抑制原理是，在一个窗口内，如果有多个角点则用值最大的那个角点，其他的角点都删除，窗口大小这里我们用3*3，程序中通过图像的膨胀运算来达到检测极大值的目的，因为默认参数的膨胀运算就是用窗口内的最大值替代当前的灰度值。程序的最后使用了一个画角点的函数将角点显示在图像中，这个函数与本系列第5篇中画角点的函数是一致的。

现在我们得到的效果就比默认的函数得到的结果有相当的改善。

由于cornerHarris的一些缺点，OpenCV提供了另一个相似的函数GoodFeaturesToTrack()它用角点间的距离限制来防止角点粘连在一起。

它可以得到与上面基本一致的结果。