harris角点检测：
#角点检测
import cv2
import numpy as np
"""cv2.cornerHarris()
img:数据类型为float32
bolckSize:角点检测中指定区域的大小
ksize:Sobel求导中使用的窗口大小,一般为3
K:取值参数为[0.04，0.06]"""
img = cv2.imread('C:/Users/hellou/Desktop/house.jpg')
print('img.shape',img.shape)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
print('dst.shape',dst.shape)
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]#若大于max值的1%就认为是角点，且用[0, 0, 255]表示，即用红色表示
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
res = np.hstack((img,img))
cv2.imshow('res',res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
除了Harris角点检测，OpenCV还提供了其他一些角点检测算法，如Shi-Tomasi角点检测（cv2.goodFeaturesToTrack()）和FAST角点检测（cv2.FastFeatureDetector_create()）。
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Harris 角点检测算法:
- 优点：简单、快速，对旋转和尺度变化具有一定的鲁棒性。
- 缺点：对于强烈变换的图像（如平移和仿射变换）不太鲁棒。
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Shi-Tomasi 角点检测算法:
- 优点：对于角点的定位更准确，比 Harris 角点检测算法更稳定。
- 缺点：相对较慢，无法提供角点的角度信息。
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FAST 角点检测算法:
- 优点：非常快速，适用于实时应用。
- 缺点：对于噪声敏感，可能产生大量的假阳性。
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BRIEF 描述符配对算法:
- 优点：快速，适用于实时应用。
- 缺点：对于旋转和尺度变化敏感，对光照变化不鲁棒。
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ORB 描述符配对算法:
- 优点：结合了 FAST 角点检测和 BRIEF 描述符，具有较好的性能。
- 缺点：对于光照变化和尺度变化不够鲁棒。
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SIFT 角点检测和描述符配对算法:
- 优点：对于光照变化、旋转和尺度变化具有很高的鲁棒性。
- 缺点：相对较慢，可能受到专利限制。
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SURF 角点检测和描述符配对算法:
- 优点：对于光照变化、旋转和尺度变化具有较高的鲁棒性。
- 缺点：相对较慢，可能受到专利限制。
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KAZE 角点检测和描述符配对算法:
- 优点：对于光照变化、旋转和尺度变化具有较高的鲁棒性。
- 缺点：相对较慢。