参考博文：

https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/54633670
https://blog.csdn.net/ihadl/article/details/18272627

角点的定义

角点检测又叫做特征点检测，是计算机视觉中用来获得图像特征的一种方法，可以应用在图像匹配，目标识别和三维重建等领域中。如果一个点在任意方向进行微小的变动都会引起很大的灰度变化，那就叫做角点。

关于角点的具体描述可以有几种：
一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；
两条及两条以上边缘的交点；
图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；
角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。

如下图所示，(a)中窗口在任意方向变动都没有灰度变化，则为平坦区域；(b)中窗口在水平方向的变动会引起较大的灰度变化，而沿着竖直方向边缘的变动不会有灰度变化，则为边缘区域；©中窗口在任意方向变动都会有较大灰度变化，则为角点。Haaris角点检测就是通过窗口在各个方向的变化程度来判别是否为角点的。

Haaris角点检测原理步骤

通过一个窗口发生滑动，其滑动距离为(u,v)时，计算其窗口内每一个像素点的灰度变化之和得到以下自相关函数：
通过泰勒展开可以做以下变换：

最后变成矩阵形式：

其中矩阵M为：

根据矩阵M的两个特征值，我们可以判断点是否为角点。

a. 在图像中的边缘区域。一个特征值大，另一个特征值小，λ1>λ2或λ2>λ1。自相关函数值在某一方向上大，在其他方向上小。
b. 在图像中的平面区域。两个特征值都小，且近似相等；自相关函数数值在各个方向上都小。
c. 在图像中的角点处。两个特征值都大，且近似相等，自相关函数在所有方向都增大。

为了度量角点响应，定义以下角点响应函数：

其中k为常数，值一般为0.04~0.06.
其中：

R 只与M的特征值有关，在不同区域R会有不同的值，可根据R的值来判断区域种类。
角点处：R 为大数值正数
边缘区域：R 为大数值负数
平坦区域：R 为小数值
在判断角点的时候，只需对角点响应函数R进行阈值处理：R > threshold，即可检测出符合条件的角点。

Opencv函数cornerHarris()

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;
#define WIN_NAME1 "【程序窗口1】"
#define WIN_NAME2 "【程序窗口2】"
Mat g_srcImage, g_srcImage1, g_grayImage;
int thresh = 30;
int max_thresh = 175;
void on_CornerHarris(int, void*)
{
	Mat dstImage, normImage, scaledImage;
	dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), CV_32FC1);
	g_srcImage1 = g_srcImage.clone();
	cornerHarris(g_grayImage, dstImage, 2, 3, 0.04,BORDER_DEFAULT);
	normalize(dstImage, normImage, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat());
	convertScaleAbs(normImage, scaledImage);
	for (int j = 0; j < normImage.rows; j++)
	{
		for (int i = 0; i < normImage.cols; i++)
		{
			if ((int)normImage.at<float>(j, i) > thresh + 80)
			{
				circle(g_srcImage1, Point(i, j), 5, Scalar(10, 10, 255), 2, 8, 0);
				circle(scaledImage, Point(i, j), 5, Scalar(10, 10, 255), 2, 8, 0);
			}
		}
	}
	imshow(WIN_NAME1, g_srcImage1);
	imshow(WIN_NAME2, scaledImage);
}
int main()
{
	g_srcImage = imread("C:/Users/msi-/Desktop/picture/witcher_logo.jpg",1);
	imshow("【原图】", g_srcImage);
	g_srcImage1 = g_srcImage.clone();
	cvtColor(g_srcImage1, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
	namedWindow(WIN_NAME1);
	createTrackbar("阈值", WIN_NAME1, &thresh, max_thresh, on_CornerHarris);
	on_CornerHarris(0, 0);
	waitKey();
	return 0;
}

检测图片结果：
原图：

二值图：

原图角点位置图：

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来源： https://blog.csdn.net/YWB123123/article/details/106952221