角點

角點目前為止還沒有明確的數學定義。

一般的角點檢測都是對有具體定義的、或者是能夠具體檢測出來的興趣點的檢測。這意味著興趣點可以是角點，也可以是在某些屬性上強度最大或者最小的孤立點、線段的終點，或者是曲線上局部曲率最大的點。在實踐中，通常大部分稱為角點檢測的方法檢測的都是興趣點，而不是獨有的角點。因此，如果只要檢測角點的話，需要對檢測出來的興趣點進行局部檢測，以確定出哪些是真正的角點。

角點是圖像很重要的特徵，對圖像圖形的理解和分析有很重要的作用。角點在保留圖像圖形重要特徵的同時，可以有效地減少信息的數據量，使其信息的含量很高，有效地提高了計算的速度，有利於圖像的可靠匹配，使得實時處理成為可能。

角點在三維場景重建、運動估計、目標跟蹤、目標識別、圖像配准與匹配等計算機視覺領域起著非常重要的作用。

目前的角點檢測演演算法可歸納為3類：基於灰度圖像的角點檢測、基於二值圖像的角點檢測、基於輪廓曲線的角點檢測。

角點檢測器通常都是不大強健的，經常需要專業的管理，並且會產生大量的冗餘以防止主識別任務中個別錯誤數據的影響。

一個決定角點檢測器優劣的方法就是查看同一個角點在多張相似的圖片對應不同的明亮、平移、旋轉和其他轉換環境下其識別能力。