特征点匹配 harris

算法的核心是利用局部窗口在图像上进行移动，判断灰度是否发生较大的变化。如果窗口内的灰度值（在梯度图上）都有较大的变化，那么这个窗口所在区域就存在角点。 

这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下三步：

• 当窗口（局部区域）同时向 x （水平）和 y（垂直） 两个方向移动时，计算窗口内部的像素值变化量 E(x,y) ；
• 对于每个窗口，都计算其对应的一个角点响应函数 R；
• 然后对该函数进行阈值处理，如果 R>threshold，表示该窗口对应一个角点特征。

w（x，y）就是一个记录权重的卷积核 ，找到灰度变化最大的像素点

         

• 左图表示一个平坦区域，在各方向移动，窗口内像素值均没有太大变化；
• 中图表示一个边缘特征（Edges），如果沿着水平方向移动(梯度方向)，像素值会发生跳变；如果沿着边缘移动(平行于边缘) ，像素值不会发生变化；
• 右图表示一个角（Corners），不管你把它朝哪个方向移动，像素值都会发生很大变化。

边框意味着像素值发生突变，那么角附近的像素突变最大。

 像素值发生很大变化”这一现象可以用图像梯度进行描述。在图像局部内，图像梯度越大表示该局部内像素值变化越大（灰度的变化率越大）。 而图像的梯度在数学上可用微分或者导数来表示。对于数字图像来说，相当于是二维离散函数求梯度，并使用差分来近似导数：Gx(x,y)=H(x+1,y)−H(x−1,y)Gy(x,y)=H(x,y+1)−H(x,y−1)在实际操作中，对图像求梯度通常是考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化，因此通常对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子，然后采用小区域模板进行卷积来计算，常用的有Prewitt算子、Sobel算子、Robinson算子、Laplace算子等。

（之前刚好写过sobel算子。。。）