角动检测

阈值法：阈值法是一种简单有效的纹理角点检测技术，通过计算图像局部区域的强度变化，并设置一个阈值来判断是否存在角点。若某个像素点的强度变化超过阈值，则认为该点为角点。

Harris角点检测：Harris角点检测方法通过计算图像的梯度变化和自相关矩阵，评价局部区域的变化强度。角点检测标准由特征值表示，当两个特征值均较大时，判定检测点为角点。

SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT能够检测和描述图像中的局部特征，在尺度、旋转等方面具有不变性。其通过检测图像在尺度空间的极值点，再对这些点进行方向和尺度归一化处理，得到稳定关键点。

SURF（加速稳健特征）：SURF是一种对SIFT进行改进的快速特征点检测方法。它使用Hessian矩阵的行列式来选择特征点，并采用积分图来加速计算过程，提高处理大规模图像的效率。

FAST（Features from Accelerated Segment Test）：FAST是一种基于圆形邻域的快速角点检测算法。通过在像素点周围使用圆形模板，并检测与中心差异显著的像素点，快速识别角点。

Shi-Tomasi算法：Shi-Tomasi算法是Harris角点检测的变种，主要改进在于角点评估标准，即使用自相关矩阵的最小特征值作为角点响应值，改善角点检测精度。

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：ORB融合FAST与BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）算法，既提高特征检测速度，又兼具旋转不变和光照不变性，对实时计算特别有效。

1. 陀螺仪：用于测量物体的角速度和角位移，广泛应用于航天、导航和汽车等领域，能够提供关于物体旋转状态的实时数据。

2. 加速度计：虽然主要用于检测线性加速度，但结合角速度测量，可以用于计算物体的旋转角度，常见于智能手机、无人机等设备。

3. 角度传感器：专门用于测量物体的绝对角度，适合于机械设备的定位和控制，如机器人关节的角度反馈。

4. 惯性测量单元 (IMU)：集成陀螺仪和加速度计的设备，能够同时测量线性加速度和角速度，常用于飞行器、智能手机和虚拟现实设备等。

5. 光学旋转编码器：通过光学方式测量旋转角度，广泛用于工业自动化，提供精确的位置信息。

6. 磁力计：用于测量物体相对于地磁场的方向，可以在结合其他传感器后提供精确的朝向信息，常用于导航系统。

7. 电子罗盘：利用地磁场进行方向测量，为移动设备和定位系统提供航向参考。