公有屬性
(float)angle：角度，表示關鍵點的方向，-1為初值。
(int)class_id：當要對圖片進行分類時，我們可以用class_id對每個特征點進行區分，未設定時為-1，需要靠自己設定
(int)octave：代表是從金字塔哪一層提取的得到的數據。
(Point2f)pt：關鍵點的點坐標
(float)response：響應程度，代表該點強壯大小—response代表着該關鍵點how good，更確切的說，是該點角點的程度。
(float)size：該點直徑的大小
公有成員函數
三個構造函數
KeyPoint () ： 默認構造函數
KeyPoint (Point2f _pt, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1)
參數
_pt ： 關鍵點的x和y坐標
_size ： 關鍵點直徑
_angle ： 關鍵點方向
_response：關鍵點上的關鍵點檢測器響應（即關鍵點的強度）
_octave ： 已檢測到關鍵點的pyramid octave
_class_id： 關鍵點ID
KeyPoint (float x, float y, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1)
參數
x ： 關鍵點的x坐標
y ： 關鍵點的y坐標
_size ： 關鍵點直徑
_angle ： 關鍵點方向
_response：關鍵點上的關鍵點檢測器響應（即關鍵點的強度）
_octave ： 已檢測到關鍵點的pyramid octave
_class_id： 關鍵點ID
size_t hash () const
靜態公有成員函數
static void convert (const std::vector< KeyPoint > &keypoints, std::vector< Point2f > &points2f, const std::vector< int > &keypointIndexes=std::vector< int >())
此方法將關鍵點的矢量轉換為點矢量或反向，其中每個關鍵點被指定相同的大小和相同的方向。
參數
keypoints : 從任何特征檢測算法（如SIFT / SURF / ORB）獲得的關鍵點
points2f : 每個關鍵點的（x，y）坐標數組
keypointIndexes : 要轉換為點的關鍵點的索引數組。（像掩碼一樣只轉換指定的關鍵點）
static void convert (const std::vector< Point2f > &points2f, std::vector< KeyPoint > &keypoints, float size=1, float response=1, int octave=0, int class_id=-1)
這是一個重載的成員函數，為方便起見而提供。它與上述函數的不同之處僅在於它接受的參數。
參數
points2f : 每個關鍵點的（x，y）坐標數組
keypoints : 從任何特征檢測算法（如SIFT / SURF / ORB）獲得的關鍵點
size : 關鍵點直徑
response : 關鍵點上的關鍵點檢測器響應（即關鍵點的強度）
octave : 已檢測到關鍵點的pyramid octave
class_id : 關鍵點 id
static float overlap (const KeyPoint &kp1, const KeyPoint &kp2)
此方法計算關鍵點對的重疊。重疊是關鍵點區域交叉區域與關鍵點區域聯合區域之間的比率（將關鍵點區域視為圓圈）。如果它們不重疊，我們就會得到零。如果它們在相同大小的相同位置重合，我們得到1。
參數
kp1 : First keypoint
kp2 : Second keypoint