OpenCV2馬拉松第26圈——FAST特征點檢測

計算機視覺讨論群162501053

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關于角點檢測，我寫過兩篇文章

有興趣的童鞋可以去看看～～～

收入囊中

FAST角點檢測原理

使用OpenCV  FAST API檢測角點

葵花寶典

對于一個角點來說，應該與周圍的大多數像素點有很大的差别

如上圖，對于點P,我們圈出了周圍的16個點.

I(x)是這16個點的灰階值，I(p)是中心點p的灰階值，隻要相差超過一個閥值（譬如40），N就會增加1.當N超過了一定值（比如16個點中的12個），就會被認為是角點，直覺明了。

加速算法：測試候選點周圍每隔90度角的4個點（點1，5，9，13），應該至少有3個和候選點的灰階值差足夠大，否則直接認為其不是特征點。為了提高比較的效率，通常隻使用N個周邊像素來比較，也就是大家經常說的FAST-N。大家使用比較多的是FAST-9和FAST-12。

半徑也是一個參數，如上圖選的半徑是3，半徑3通常給出好的結果和較高效率

初識API

參數有閥值，非極大值抑制和類型（fast-n）

在之前的Harris角點檢測中，進行非極大值抑制是比較好的選擇。是以，一個角點的強度定義如下：中心點灰階值與周圍灰階值差的絕對值的和。

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