labview线性代数矩阵算法，行列矩阵计算,labview linear algebra matrix algorithm ranks matrix calculation

线性差值，给差值矩阵，输入差值，计算差值结果-Linear interpolation, to the difference between the matrix and the input difference, the difference between the results of the calculation

从经典的Harris角点检测方法不难看出，该算法的稳定性和k有关，而k是个经验值，不好把握，浮动也有可能较大。鉴于此，改进的Harris方法（）直接计算出两个特征值，通过比较两个特征值直接分类，这样就不用计算Harris响应函数了。 另一方面，我们不再用非极大值抑制了，而选取容忍距离：容忍距离内只有一个特征点。该算法首先选取一个具有最大最小特征值的点（即：max（min（e1，e2）），e1，e2是harris矩阵的特征值）作为角点，然后依次按照最大最小特征值顺序寻找余下的角点，当然和前一