Harries Corner Detector 请看：https://mp.csdn.net/postedit/88410331
我们知道Harris Corner Detecor角点得分函数为：
而Shi-Tomasi的角点得分函数为：
如果R大于某个设定的阈值，则此处被认为是一个角点。
OpenCV中Shi-Tomasi Corner Detector函数--cv2.goodFeaturesToTrask()。它将在图像中由Shi-Tomasi Detector找到n个最强的corner（或者指定Harris Corner Detection），通常，图像应该是一幅灰度图，并且你需要指定想要寻找的corners的数量，指定质量级别quality-level，其值为0-1之间，这表示角点的最小质量，低于该值的Corners都将被拒绝。然后提供检测到的corners的最小欧式距离。注：所以低于quality-level的corner都将被丢弃，将剩余的corners基于quality-level降序的方式排列,然后函数取第一个最强壮的角，在最小距离范围内丢弃所有邻近的角，返回N个最强壮的角。
OpenCV Code：
import numpy as np
import cv2image = cv2.imread('../image/001.png')
image_yuan_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image_yuan_gray,25,0.01,5)
corners = np.int0(corners)for i in corners:x,y = i.ravel()cv2.circle(image,(x,y),3,255,-1)cv2.imshow('image_yuan_gray', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()结果：
