石鑫华视觉
角检测或兴趣点检测(interest point detection)是计算机视觉系统中用来提取特征以及推测图像内容的一种方法。角检测的应用很广,经常用在运动检测,跟踪,图像镶嵌（image mosaicing）,全景图缝合(panorama stiching),三维建模以及物体识别中。
两条边的交点形成一个角(点)。而图像的要点（也称为受关注点）是指图像中具有代表性以及健壮性(即指该点能够在有噪声干扰的情况下也能稳定的被定位，在大陆有亦有一种不符合信达雅标准的译名：鲁棒性)的点。也就是说，要点可以是角(点)，也可以不是，例如局部亮点或暗点，线段终点，或者曲线上的曲率最大值点。在实际应用中，很多所谓的(角)点检测算法其实是检测要点，而不仅仅是角(点)。所以，如果我们只想检测角的话，还需要对检测出的要点进一步分析。
在图像处理中，还常常有角度测量，角度测量通常是测量某两条直线之间的夹角。两条直线可以是任一的两条直线，也可以是一条任一直线与水平线、或与垂直线的夹角。
角度测量
需要注意的是，角度测量中，因为直线的定义是由两个点来决定的。因此两个点的顺序不同时，角度测量也会不一样。就如上图所示的NI Vision中的角度测量，先确定下面的点再选择上面的点得到的角度只有80几度。而如果先选择上面的点再选择下面的点，则角度有260多度。这两个角之和为360度。