特征与角点的基础知识（1）
什么是特征？
一些计算机视觉算法需要在不同帧或视图中找到一些匹配点。通过匹配点，可以完成许多后续的流程。例如，在立体匹配中，我们需要找到两个视图中的匹配点集，接着就可以对这些点集进行三角测量。我们称这些点为特征1。
Patches
自然而然的，我们会尝试使用块匹配，例如：
我们可以很容易的在右图中找到左图中对应的绿色块，这些patch在图像中都是非常特别的。通过简单的模板匹配就能完成匹配.但不是所有的patch都是这么特别，例如下图中的patch:
这些patch没有那么明显的区分，我们很难再找到对应的匹配块。
角点
图像中的角点非常胜任类似的匹配需求，例如：
这些角点非常适合匹配。
独特性
这些角点是独一无二的。如果想在右图中找到对应的角点，只需要在右图中对应的局部区域（红色区域）进行匹配，就能得到唯一与左图角点相似的角点。
当然，需要假设两张图象没有巨大的差异。
稳定性
这些角点通常在图像中是稳定存在的。角点的微小偏移就能反映出图像帧的相对运动。