一、局部特征
1.1全景拼接
先用RANSAC估计出变换，就可以拼接两张图片
①提取特征
②匹配特征
③拼接图像
1.2 点的特征
怎么找到对应点？（才能做点对应关系RANSAC）
：特征检测
我们希望找到的点具有的特征有什么特性？
①可重复性，左边图像的点右边也有
②显著性，左边和右边显著特征相似可匹配
③计算效率和表达紧凑性
④局部性 计算一个特征只与在一小块计算
二、角点
Harris 角点检测
梯度空间中找极值点
在角点，往任意方向移动窗体都会发生变化
2.1 角点的数学描述
[u,v]：平移量
E[u,v]：移动前和移动后两个窗口的差异值
通过分析（u,v）对E（u，v）的影响，就能判断出是不是角点
w(x,y)是一个权值，每个点的贡献不一样（高斯）
E(u,v)最大的点就是角点
用泰勒展开，建立E(u,v)和(u,v)的直接关系。E(u,v)是移动都得变化差异，(u,v)是移动量
给出一个u,v，就可以画出一个椭圆
有一个等于0，就和其中一个u或v有关系，两个
都等于0，就是，uv怎么变E(u,v)都不变，
判断是不是角点的问题转化为求M特征值的问题
