old_contents: #-*-coding:utf8-*-#
  __author__ = 'play4fun'
  """
  create time:15-10-29 上午7:52
  """
  
  
  import numpy as np
  import cv2
  from matplotlib import pyplot as plt
  
  
  filename = '../data/corner-detection.jpg'
  img = cv2.imread(filename)
  gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,25,0.01,10)
  #返回的结果是 [[ 311., 250.]] 两层括号的数组。
  corners = np.int0(corners)
  for i in corners:
      x,y = i.ravel()
      cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1)
  plt.imshow(img),plt.show()
  
new_contents: # -*-coding:utf8-*-#
  __author__ = 'play4fun'
  """
  create time:15-10-29 上午7:52
  
  使用 Shi-Tomasi 方法获取图像中 N 个最好的角点
  
   常情况下  入的应  是灰度图像。然后确定你想 检测到的 点数目。再 置 点的  水平 0 到 1 之 。它代 了 点的最低   低于 个数的所有 点 会 忽略。最 后在 置两个角点之间的最短欧式距离。
   
   所有低于  水平的 点  会 忽略。然后再把合格 点按 点     序排列。
   函数会 用 点   最 的 个 点 排序后的第一个  然后将它   最小 离之内 的 点  删掉。
   按着 样的方式最后 回 N 个最佳 点。
   
   以后会发现这个函数很适合在目标跟踪中使用
  """
  
  import numpy as np
  import cv2
  from matplotlib import pyplot as plt
  
  filename = '../data/corner-detection.jpg'
  img = cv2.imread(filename)
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, maxCorners=25, qualityLevel=0.01, minDistance=10)
  
  # 返回的结果是 [[ 311., 250.]] 两层括号的数组。
  corners = np.int0(corners)
  for i in corners:
      x, y = i.ravel()
      cv2.circle(img, (x, y), 3, 255, -1)
  
  plt.imshow(img), plt.show()
  
subject: update ch31