Harris角点检测思想和性质
基本思想：以某一个点为中心的小窗口移动，小窗口任意方向移动，如果窗口内灰度剧烈变化，则是角点；如果是窗口单方向移动时变化，则是边缘。
泰勒展开和矩阵表达：
转化为对特征值的分析
实对称矩阵M的变化可以反映在特征值上！！！！
一旦两个特征值都比较大，则变化大；如果一个大一个小，则是边缘；如果都比较小，则不是角点。
方阵的迹：方阵对角元素的和。
矩阵的迹：等于所有特征值的和
一个方阵的行列式等于所有特征值的乘积。
转化为响应函数分析
R接近0是平坦区域、R是负数是边缘、R较大是焦点
算法
对焦点响应函数进行阈值处理，大于阈值则是角点。
对每一个像素进行操作，都计算其梯度得到M矩阵，计算对应的响应函数的值，再与阈值进行判断。
角点性质
角点响应函数R对于图像的旋转具有不变性。(特征值保持不变)
灰度仿射变化具有部分不变性。包括平移(灰度的加性变化) 和 尺度变化(乘性解决不了)-大的更大了
对于几何尺度变化不具有不变性。(从100米看和从1米看)