如何像matlab一样在opencv中检测角点？

我用MATLAB写了一段代码，现在想把它转换成openCV。我面临的问题是，在MATLAB中，角点检测是通过一个简单的

corner（）

命令完成的，它以检测到的角点的（x，y）坐标数组的形式给出输出。
现在openCV文档为我提供了一些信息。
使用

cornerHarris（）

函数时存在两个问题

它没有给我角点的（x，y）坐标

我必须为每个图像选择不同的阈值，而MATLAB中的

corner（）

则是自己做的

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由于我是openCV的新手，因此任何能够完成这两项功能的函数都会非常受欢迎。

我认为openCV中最相似的函数是：

goodFeaturesToTrack

代码如下：

#pragma once
#include <string>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
//----------------------------------------------------------
// MAIN
//----------------------------------------------------------
int main(int argc, char* argv[])
{
    // src image
    Mat src;
    // dst image
    Mat dst;
    // Image loading
    namedWindow("result");
    namedWindow("src");
    src=imread("d:\\ImagesForTest\\lena.jpg",0);    

    cv::cvtColor(src,dst,cv::COLOR_GRAY2BGR);

    Mat corners;
    cv::goodFeaturesToTrack(src,corners,50,0.01,20.0);

    for(int i=0;i<corners.rows;++i)
    {
        circle(dst,cv::Point(corners.at<float>(i,0),corners.at<float>(i,1)),3,Scalar(255,0,0),-1,CV_AA);
    }

    imshow("src",src);
    imshow("result",dst);
    //----------------------------------------------------------
    // Wait key press
    //----------------------------------------------------------
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

#pragma一次
#包括
#包括
#包括
#包括“opencv2/opencv.hpp”
使用名称空间std；
使用名称空间cv；
//----------------------------------------------------------
//主要
//----------------------------------------------------------
int main（int argc，char*argv[]）
{
//src图像
Mat-src；
//dst图像
Mat-dst；
//图像加载
姓名（以下简称“结果”）；
namedWindow（“src”）；
src=imread（“d:\\ImagesForTest\\lena.jpg”，0）；
cv:：cvtColor（src、dst、cv:：COLOR_GRAY2BGR）；
垫角；
cv：：良好的轨道特性（src，转角，50,0.01,20.0）；
对于（int i=0；i如前所述
goodFeaturesToTrack（）
方法将为您提供具有
x（即列索引）
和
y（即行索引）

请参阅下面的代码：

void goodFeatureToTrack(Mat Vx) 
{ 

    /// Parameters for Shi-Tomasi algorithm
    vector<Point2f> cornersVx;
    int maxCorners = 100;
    double qualityLevel = 0.01;
    double minDistance = 10;
    int blockSize = 3;
    bool useHarrisDetector = false;
    double k = 0.04;

    goodFeaturesToTrack( Vx, cornersVx, maxCorners, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, useHarrisDetector, k );



    for(int i=0; i<cornersVx.size(); i++)
    {
        cout<<"\n Point for VX:  "<<cornersVx[i].x<<"  "<<cornersVx[i].y;
    }


}

void goodFeatureToTrack（Mat Vx）
{ 
///Shi-Tomasi算法的参数
向量向量；
int max=100；
双质量水平=0.01；
双心距=10；
int blockSize=3；
bool-usehrisdetector=false；
双k=0.04；
良好的跟踪特性（Vx、cornersVx、maxCorners、qualityLevel、MindDistance、Mat（）、块大小、useHarrisDetector、k）；
对于（int i=0；我曾经看到你在使用
#pragma
。我在使用
pragma
东西时遇到问题，我在这里提到了我的问题，你可以安全地评论/删除它。不，不……我不是问你这篇文章……我还有一个项目想使用“pragma”但是我面临一些问题…所以你能帮我吗…我已经把我的问题贴在这里了，谢谢。你帮了我很大的忙。