1. 前言
角点是图像中显著的局部特征，常常被用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python对图片进行角点检测。
2. 角点检测概述
角点是指图像中像素灰度变化明显并且在相邻区域中变化很大的点，一般被认为是图像中具有唯一性的点。在计算机视觉领域中，角点检测是一种广泛应用的技术，被用于目标跟踪、图像配准、三维建模等诸多领域。
2.1 Harris角点检测算法
在角点检测算法中，Harris角点检测算法是最经典的算法之一，它是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的。
算法思路：通过比较像素邻域与相邻像素邻域的差异程度来检测角点。如果一个像素邻域与其他像素邻域的差异程度很大，则认为该像素是角点。
这个算法的伪代码如下：
1 从输入图像计算每一个像素的x和y方向的梯度 Ix,Iy
2 使用这些梯度计算 Harris矩阵 M
3 对于每一个像素，计算 M 的特征值 l1 和 l2
4 `l1`和`l2`中的最小值大于一个阈值时，该像素是一个角点
2.2 Shi-Tomasi角点检测算法
Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法做出的改进。Shi-Tomasi角点检测算法的提出可以减少误检率和选择一个更好的角点，对于实时性要求较高的场景下，更为适用。
Shi-Tomasi角点检测算法的伪代码如下：
1 从输入图像计算每一个像素的x和y方向的梯度 Ix,Iy
2 使用这些梯度计算 M
3 对于每一个像素，计算 M 的特征值 l1 和 l2
4 取`l1`和`l2`中的较小值作为角点响应度 R
5 使用非最大值抑制(Non-maximum suppression)方法确定角点
3. Python实现
Python中可以使用OpenCV库来实现角点检测。
3.1 安装OpenCV
首先需要安装OpenCV库，可以使用以下命令来安装：
pip install opencv-python-headless
3.2 编写代码
接下来，我们将使用Harris角点检测算法对一张图片进行角点检测。
import cv2
import numpy as np
#读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')
#灰度化
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#计算角点
corners = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.06)
#去除重复和非最大值角点
corners = cv2.dilate(corners,None)
#设定阈值
img[corners>0.01*corners.max()]=[0,0,255]
#显示结果
cv2.imshow('Harris corners',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上代码中，首先读取了一张名为example.jpg的图片。然后将其转化为灰度图像。接着，使用cornerHarris()函数计算角点。在这个函数中，2代表角点检测函数内部计算时的窗口大小，3表示Sobel算子内核的大小，0.06表示Harris角点检测算法中常数k，通常取值0.04到0.06之间。
接下来，使用dilate()函数去除重复和非最大值角点。最后设定阈值和角点颜色，并显示结果。
4. 结论
在本篇文章中，我们介绍了角点检测的概述和两种角点检测算法。同时，我们还实现了一个使用Harris角点检测算法进行角点检测的Python程序，并展示了程序的运行结果。角点检测在计算机视觉领域中有着广泛的应用，对于目标跟踪、三维建模等领域都有着重要的作用。