在上一篇教程中，我们得到的harris特征角二值图中，角的数目特别多，本章我们用一个局部最大化的方法，只保留局部值最大的harris特征角。
// Harris角计算
cv::cornerHarris(image,cornerStrength,
neighbourhood, // neighborhood size
aperture, // aperture size
k); // Harris parameter
// internal threshold computation
double minStrength;
得到harris角结果图中的最小值，最大值。
cv::minMaxLoc(cornerStrength,
&minStrength,&maxStrength);
// local maxima detection
cv::Mat dilated; // temporary image
使用一个膨胀操作，这样局部的值都会变为最大的值，然后再比较操作，这样localMax中，最大值位置的像素值为255，其它则为0。
cv::dilate(cornerStrength,dilated,cv::Mat());
cv::compare(cornerStrength,dilated,
localMax,cv::CMP_EQ);
下面左边的图是原始harris角检测图二值化后的结果，右边是检测结果局部最大化后的结果，可以看到局部最大化后，角的位置会有轻微的变化。
用下面的代码，我们可以得到最大值的harris角，而对于其它值的角则移去。
cv::threshold(cornerStrength,cornerTh,
threshold,255,cv::THRESH_BINARY);
// convert to 8-bit image
cornerTh.convertTo(cornerMap,CV_8U);
// non-maxima suppression
cv::bitwise_and(cornerMap,localMax,cornerMap);
去掉其它值的角后，harris角图为(白色的点)：
对于cornerMap的点，我们可以用一个circle来标记它。
程序运行后，结果如下：
程序代码：参考FirstOpenCV48
