点检测方法是计算机视觉中用于识别图像中特定、不同兴趣点的技术。这些点，通常被称为关键点或兴趣点，是具有独特视觉模式的位置，例如角点、边缘或高对比度区域。常用的方法包括 Harris 角点检测器、FAST（加速分割测试中的特征）、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）和高斯拉普拉斯算子 (LoG)。每种方法都有不同的方法来根据局部图像属性（如强度变化、梯度或尺度不变性）定位点。
Harris 角点检测器是一种经典方法，通过分析方向强度变化来识别角点。它从图像梯度计算矩阵，并使用特征值来检测梯度在多个方向上显着变化的区域。 相比之下，FAST 通过比较候选点周围圆形图案中的像素强度来优先考虑速度。 如果足够数量的相邻像素与中心不同，则将其标记为角点。 SIFT 和 SURF 侧重于尺度和旋转不变性。 SIFT 使用高斯差分 (DoG) 来检测跨尺度的斑点，并根据梯度方向分配方向。 SURF 使用盒子滤波器和积分图像来近似实现这一点，从而实现更快的计算。 高斯拉普拉斯方法通过应用高斯模糊，然后应用拉普拉斯滤波器来突出显示强度快速变化的区域，从而检测类似斑点的结构。
在选择方法时，开发人员会权衡计算成本、准确性和应用程序需求等因素。对于实时系统，通常首选 FAST 或 SURF，因为它们速度快。 SIFT 提供了对转换的高鲁棒性，但速度较慢，并且受到专利的限制（尽管存在 ORB 等替代方案）。 Harris 很简单，但对于缩放或旋转的图像效果较差。 OpenCV 等工具提供内置实现（例如，cv2.cornerHarris、cv2.FASTFeatureDetector）以简化实验。 噪声敏感性和参数调整（例如，阈值）是常见的挑战，需要在特定数据集上进行验证。 最终，选择取决于项目的约束以及精度和性能之间的所需权衡。