緊接著“Harris角點檢測及程式碼分析”，這裡主要分析OpenCV的cvGoodFeaturesToTrack()函式，這才是角點提取的真正程式碼。
Jianbo Shi, Carlo Tomasi. Good Features to Track. CVPR94
時間：2015-05-25 16:12

演算法步驟

1. cvCornerHarris()函式僅計算出每個畫素單元的R值，然後再對R進行過濾，僅留下≥β×maxR的畫素點；
2. 非極大值抑制（Non-Maximum Suppression），我看到網上很多人直接Dilate-Image && Origin-Image，但這樣會形成角點塊，除非有下面的步驟；
3. 對該階段的角點R值進行降序排序；
4. 距離濾波器，過濾點靠太近的點，留下R值高的角點。

程式碼分析

便於理解先看OpenCV1.0的cvGoodFeaturesToTrack()原始碼，已刪除了與理解演算法無關的程式碼。

void cvGoodFeaturesToTrack(...)
{
    // 是否使用harris角點響應器
    if(use_harris)
    {
        // harris角點響應值，det(M)-a*(trace(M))^2
        cvCornerHarris(img, eig, block_size, 3, harris_k);
    }
    else
 

    {
        // 用最小特徵值作為響應值
        cvCornerMinEigenVal(img, eig, block_size, 3);
    }
    cvMinMaxLoc(eig, 0, &max_val, 0, 0, mask);
    cvThreshold(eig, eig, max_val * 0.01, 0, CV_THRESH_TOZERO);
    cvDilate(eig, tmp);

    min_dist = cvRound(min_distance * min_distance);

    // 檢查原響應圖與dilate圖的每個畫素，如果不為0且相等，則為候選角點
 

    for(y = 1, k = 0; y < size.height - 1; y++）
    {
        for(x = 1; x < size.width - 1; x++)
        {
            if(eig_data[x] != 0 && eig_data[x] == tmp_data[x])
                ptr_data[k++] = eig_data + x;
        }
    }

    // 對候選角點按響應值降序排序
    icvSortFeatures( ptr_data, k, 0 );

    // 遍歷所有候選角點，如果當前角點與前面所有角點的歐式距離小於min_dist，
    // 則標記為真正角點
    for(i = 0; i < k; i++)
    {
        for(j = 0; j < count; j++)
        {
            int dx = x - ptr[j].x;
            int dy = y - ptr[j].y;
            int dist = dx * dx + dy * dy;

            if(dist < min_dist)
                break;
        }

        if(j == count)
        {
            ptr[count].x = x;
            ptr[count].y = y;
            if(++count >= max_count)
                break;
        }
    }
}

演算法優化

OpenCV2.0以上版本在goodFeaturesToTrack()函式中對距離濾波器做了修改，應該是為了加速做的改進。具體方法為：

1. 對整張影象劃分網格，每個網格的大小為min_dist * min_dst，網格數量為grid_width * grid_height；
2. 建立二維矩陣，grid(grid_width * grid_height)，用來存放最終標記的角點；
3. 進行距離濾波時，計算出候選角點所在網格，僅需檢測網格8領域的角點與候選角點的距離，就能快速verify。

為了保證能計算出比較多的角點，一般min_dist設定得比較小，如果10，針對一張640 * 480的影象檢測角點，應該能有不錯的效能提升。