角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即Ix、Iy都较大

边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即Ix和Iy只有其一较大

平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy都较小

2 strong eigenvalues======interest point

1 strong eigenvalues======contour/edge

0 eigenvalues             ======uniform region

角点响应

R=det(M)-k*(trace(M)^2)   (k=0.04~0.06)

det(M)=λ1*λ2      trace(M)=λ1+λ2

R取决于M的特征值，对于角点|R|很大，平坦的区域|R|很小。

编程步骤：

使用opencv进行测试：

#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"void drawcross(CvArr* img,CvPoint2D32f pt){    const int radius=3;    int ptx=cvRound(pt.x);    int pty=cvRound(pt.y);    int ls=ptx-radius;    int re=ptx+radius;    int us=pty-radius;    int de=pty+radius;    cvLine(img,cvPoint(ls,pty),cvPoint(re,pty),CV_RGB(0,0,255),1,0);    cvLine(img,cvPoint(ptx,us),cvPoint(ptx,de),CV_RGB(0,0,255),1,0);}int main(int argc, char* argv[]){    CvPoint2D32f pt[100];    int cornercount=30;    IplImage* srcimg=cvLoadImage("2.bmp");    IplImage* grayimg=cvCreateImage(cvGetSize(srcimg),IPL_DEPTH_8U,1);    IplImage* eigimg=cvCreateImage(cvGetSize(srcimg),IPL_DEPTH_32F,1);    IplImage* tempimg=cvCloneImage(eigimg);    //cvConvertImage(srcimg,grayimg,0);    cvCvtColor(srcimg,grayimg,CV_BGR2GRAY);    cvGoodFeaturesToTrack(grayimg,eigimg,tempimg,pt,&cornercount,0.1,10,NULL,3,0,0.04);    for(int i=0;i

不适用opencv的代码（转）

//// Construction/Destruction//#define B(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3]#define G(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+1]#define R(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+2]#define S(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)]//卷积计算求Ix,Iy,以及滤波//a指向的数组是size1*size2大小的...求导CvMat *mbys(CvMat *mat,int xwidth,int ywidth,double *a,int size1,int size2){    int i,j;    int i1,j1;    int px,py;    int m;    CvMat *mat1;    mat1=cvCloneMat(mat);    for(i=size1/2;i
    
     max)                        max=CV_MAT_ELEM(*mat1,double,px,py);                }                if(max>0)                    CV_MAT_ELEM(*mat,double,i,j)=max;                else                    CV_MAT_ELEM(*mat,double,i,j)=0;        }        return mat;}//用来确认角点CvMat *mbcorner(CvMat *mat1,CvMat *mat2,int xwidth,int ywidth,int size,double thresh){    CvMat *mat;    int i,j;    mat=cvCreateMat(ywidth,xwidth,CV_32FC1);    for(i=size/2;i
     
      thresh)//然后大于这个阈值                    CV_MAT_ELEM(*mat,int,i,j)=255;//满足上两个条件，才是角点！            else                CV_MAT_ELEM(*mat,int,i,j)=0;        }        return mat;}CvPoint* CHarris::harris_features(IplImage *src,int gausswidth,double sigma,int size,int threshold){    CvMat *mat_I,*mat_Ix,*mat_Iy,*mat_Ixy,*mat_Ix2,*mat_Iy2;//相应的矩阵    IplImage *pImgGray=NULL;  //灰度图像    IplImage *dst=NULL;    //目标图像    IplImage *pImgDx=NULL; //水平梯度卷积后的图像    IplImage *pImgDy=NULL; //竖起梯度卷积后的图像    IplImage *pImgDx2=NULL;//Ix2图像    IplImage *pImgDy2=NULL;//Iy2图像    IplImage *pImgDxy=NULL;//Ixy图像    pImgGray=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);    dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,3);    pImgDx=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);//创建图像    pImgDy=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);    pImgDx2=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);    pImgDy2=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);    pImgDxy=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);    const int cxDIB=src->width ;         // 图像宽度    const int cyDIB=src->height;         // 图像高度    double *I=new double[cxDIB*cyDIB];    cvCvtColor(src,pImgGray,CV_RGB2GRAY);//灰度化    dst=cvCloneImage(src);    int i,j;    for(j=0;j