基於特徵的影象配準方法是影象配準中最常見的方法之一。它不是直接利用影象畫素值，二十通過畫素值匯出的符號特徵（如特徵點、特徵線、特徵區域）來實現影象配準，因此可以克服利用灰度資訊進行影象配準的缺點，主要體現在以下三個方面：（1）利用特徵點而不是影象灰度資訊，大大減少了在匹配過程中的計算量；（2）特徵點的匹配度量值相對位置變化比較敏感，可以提高匹配的精度；（3）特徵點的提取過程可以減少雜訊的影響，對灰度變化、影象形變以及遮擋等都有較好的適應能力。
一類重要的點特徵：角點（corner points），其定義主要有以下：
區域性視窗沿各方向移動，灰度均產生明顯變化的點
影象區域性曲率突變的點
典型的角點檢測演算法：harris角點檢測、css角點檢測
harris角點檢測基本思想
從影象區域性的小視窗觀察影象特徵，角點定義：視窗向任意方向的移動都導致影象灰度的明顯變化（如下圖）
harris特徵描述（先找到角點強度圖，再找尺寸）
cornerharris(image,//必須為8位單通道或32位單通道
cornerstrength,//角點強度
3,//鄰域尺寸
3,//口徑尺寸
0.01)//harris引數
(2條訊息) harris的角點檢測和特徵匹配_高司機的專欄-csdn部落格_harris特徵點
gftt特徵描述
我們可以通過gfttdetector::create()來建立乙個gftt特徵點檢測器，其引數如下：
（1）引數maxcorners：檢測到的最大角點數量；
（2）引數qualitylevel：輸出角點的質量等級，取值範圍是 [ 0 , 1 ]；如果某個候選點的角點響應值小於（qualityleve * 最大角點響應值），則該點會被拋棄，相當於判定某候選點為角點的閾值；
（3）引數mindistance：兩個角點間的最小距離，如果某兩個角點間的距離小於mindistance，則會被認為是同乙個角點；
（4）引數blocksize：計算角點響應值的鄰域大小，預設值為3；如果輸入影象的解析度比較大，可以選擇比較大的blocksize；
（5）引數useharrisdector：布林型別，如果為true則使用harris角點檢測；預設為false，使用shi-tomas角點檢測演算法；
（6）引數k：只在使用harris角點檢測時才生效，也就是計算角點響應值時的係數k。
可以看到，建立gftt特徵點檢測所需的引數其實和goodfeaturestotrack（）所需的引數是一樣的，精度遠高於harris運算元，也有可能是我沒有設定好
ptrcreate( int maxcorners=1000, double qualitylevel=0.01, double mindistance=1,
int blocksize=3, bool useharrisdetector=false, double k=0.04 );
注意，建立的特徵檢測器返回值為該類的指標
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