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【纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行】
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一、Harris 角点检测

角点检测算法基本思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。

Harris 算法的原理 与 公式解析

在一副图像中可能存在以下三类点：平面点，边界点 和 角点

用下面这张图两条线做个夹角，表示三种点的位置。当它们移动的时候，灰度值会发生变化
平面点：x 和 y 方向变化不大
边界点：x 或 y 方向变化大
角点：x 和 y 方向的变化都大

做减法：是为了获得平移前后的差异
平方：是为了获得这样一个变化的趋势，负数就无意义了，因为-5 比 2的变化幅度大；而且对这趋势做了个增强

度量角点响应

总结一下Harris算法流程

• 获取点数据后,计算Ix 和 Iy
• 整合矩阵,求特征值
• 比较特征值大小
• 非极大值抑制NMS,过滤掉不是那么角的