定制化创建角点检测子--cornerEigenValsAndVecs（）和cornerMinEigenVal（）

cornerEigenValsAndVecs（）
作用：计算图像块的特征值和特征向量用于角点检测。
形式：void cornerEigenValsAndVecs(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize, int borderType=BORDER_DEFAULT )；
参数：

src：输入单通道8位或浮点图像；

dst：用来存储结果的图像；它有src相同的大小和类型为CV_32FC(6)；

blockSize：领域尺寸；
ksize：Sobel()算子的孔径参数；
borderType：像素外推方式；

cornerMinEigenVal（）
作用：计算梯度矩阵的最小特征值用于角点检测。
形式：void cornerMinEigenVal(InputArray src, OutputArray dst, int blockSize, int ksize=3, int borderType=BORDER_DEFAULT )；
参数：
src：输入单通道8位或浮点图像；
dst：用来存储最小特征值的图像；它有src相同的大小和类型为CV_32FC1；
blockSize：领域尺寸；
ksize：Sobel()算子的孔径参数；
borderType：像素外推方式；

pow（）
作用：给矩阵中每个元素增加一个指数幂。
形式：void pow(InputArray src, double power, OutputArray dst)；
参数：
src：输入矩阵；
power：指数幂；
dst：输出大小和类型与src相同的矩阵；

<span style="font-size:14px;">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>using namespace cv;using namespace std;/// Global variablesMat src, src_gray;Mat myHarris_dst; Mat myHarris_copy; Mat Mc;Mat myShiTomasi_dst; Mat myShiTomasi_copy;int myShiTomasi_qualityLevel = 50;int myHarris_qualityLevel = 50;int max_qualityLevel = 100;double myHarris_minVal; double myHarris_maxVal;double myShiTomasi_minVal; double myShiTomasi_maxVal;RNG rng(12345);char* myHarris_window = "My Harris corner detector";char* myShiTomasi_window = "My Shi Tomasi corner detector";/// Function headersvoid myShiTomasi_function( int, void* );void myHarris_function( int, void* );/** @function main */int main( int argc, char** argv ){  /// Load source image and convert it to gray  src = imread( argv[1], 1 );  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );  /// Set some parameters  int blockSize = 3; int apertureSize = 3;  /// My Harris matrix -- Using cornerEigenValsAndVecs  myHarris_dst = Mat::zeros( src_gray.size(), CV_32FC(6) );  Mc = Mat::zeros( src_gray.size(), CV_32FC1 );  cornerEigenValsAndVecs( src_gray, myHarris_dst, blockSize, apertureSize, BORDER_DEFAULT );  /* calculate Mc */  for( int j = 0; j < src_gray.rows; j++ )     { for( int i = 0; i < src_gray.cols; i++ )          {            float lambda_1 = myHarris_dst.at<Vec6f>( j, i)[ 0 ];            float lambda_2 = myHarris_dst.at<Vec6f>( j, i)[ 1 ];            Mc.at<float>(j,i) = lambda_1*lambda_2 - 0.04*pow( ( lambda_1 + lambda_2 ), 2 );          }     }  minMaxLoc( Mc, &myHarris_minVal, &myHarris_maxVal, 0, 0, Mat() );  /* Create Window and Trackbar */  namedWindow( myHarris_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );  createTrackbar( " Quality Level:", myHarris_window, &myHarris_qualityLevel, max_qualityLevel,                    myHarris_function );  myHarris_function( 0, 0 );  /// My Shi-Tomasi -- Using cornerMinEigenVal  myShiTomasi_dst = Mat::zeros( src_gray.size(), CV_32FC1 );  cornerMinEigenVal( src_gray, myShiTomasi_dst, blockSize, apertureSize, BORDER_DEFAULT );  minMaxLoc( myShiTomasi_dst, &myShiTomasi_minVal, &myShiTomasi_maxVal, 0, 0, Mat() );  /* Create Window and Trackbar */  namedWindow( myShiTomasi_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );  createTrackbar( " Quality Level:", myShiTomasi_window, &myShiTomasi_qualityLevel, max_qualityLevel,                     myShiTomasi_function );  myShiTomasi_function( 0, 0 );  waitKey(0);  return(0);}/** @function myShiTomasi_function  */void myShiTomasi_function( int, void* ){  myShiTomasi_copy = src.clone();  if( myShiTomasi_qualityLevel < 1 ) { myShiTomasi_qualityLevel = 1; }  for( int j = 0; j < src_gray.rows; j++ )     { for( int i = 0; i < src_gray.cols; i++ )          {            if( myShiTomasi_dst.at<float>(j,i) > myShiTomasi_minVal + ( myShiTomasi_maxVal -                     myShiTomasi_minVal )*myShiTomasi_qualityLevel/max_qualityLevel )              { circle( myShiTomasi_copy, Point(i,j), 4, Scalar( rng.uniform(0,255),                         rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) ), -1, 8, 0 ); }          }     }  imshow( myShiTomasi_window, myShiTomasi_copy );}/** @function myHarris_function */void myHarris_function( int, void* ){  myHarris_copy = src.clone();  if( myHarris_qualityLevel < 1 ) { myHarris_qualityLevel = 1; }  for( int j = 0; j < src_gray.rows; j++ )     { for( int i = 0; i < src_gray.cols; i++ )          {            if( Mc.at<float>(j,i) > myHarris_minVal + ( myHarris_maxVal - myHarris_minVal )                                                         *myHarris_qualityLevel/max_qualityLevel )              { circle( myHarris_copy, Point(i,j), 4, Scalar( rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255),                        rng.uniform(0,255) ), -1, 8, 0 ); }          }     }  imshow( myHarris_window, myHarris_copy );}</span>