什么是fast角點(diǎn)檢測(cè)算法？

FAST （Features fromaccelerated segment te st ）是一種 角點(diǎn)檢測(cè) 方法，它可以用于 特征點(diǎn) 的提取，并完成跟蹤和映射物體。 FAST角點(diǎn)檢測(cè)算法 最初是由Edward Ro st en和Tom Drummond提出，該 算法 最突出的優(yōu) 點(diǎn) 是它的計(jì)算效率。 該 算法 的基本原理是使用圓周長(zhǎng)為16個(gè)像素 點(diǎn) （半徑為3的Bresenham圓）來(lái)判定其圓心像素P是否為 角點(diǎn) 。 在圓周上按順時(shí)

什么是fast特征點(diǎn)檢測(cè)？

一、 Fast算法 1、基本原理 Fast特征點(diǎn)檢測(cè) feature2D原理是在圓周上按順時(shí)針?lè)较驈?到16的順序?qū)A周像素 點(diǎn) 進(jìn)行編號(hào)。 如果在圓周上有N個(gè)連續(xù)的像素的亮度都比圓心像素的亮度Ip加上閾值t還要亮，或者比圓心像素的亮度減去閾值還要暗，則圓心像素被稱為 角點(diǎn) 。

什么是fast角點(diǎn)？

總的來(lái)說(shuō)FAST角點(diǎn)檢測(cè)還是比較簡(jiǎn)單的，那么讓我們來(lái)看看作者是怎么定義FAST角點(diǎn)的 - FAST角點(diǎn)：若某像素與其周圍鄰域內(nèi)足夠多的像素點(diǎn)相差較大，則該像素可能是角點(diǎn)。 我們來(lái)看一個(gè)例子，幫助理解： 從上圖上我們可以看出，放大后的右圖中心像素點(diǎn)P的灰度值明顯要比周圍圓上的像素點(diǎn)1-16的灰度值要小，并且很多的像素值的相差比較大，則此點(diǎn)就有可能是角點(diǎn)。 這個(gè)通過(guò)對(duì)比平坦的圖以及邊緣圖還是比較好理解的，在平坦的圖上，周圍的像素點(diǎn)應(yīng)該和中心點(diǎn)的差距是比較小；在邊緣上，周圍的像素點(diǎn)應(yīng)該一半差距比較大，一半基本上沒(méi)有差距；而在角點(diǎn)上，應(yīng)該時(shí)大多數(shù)的差距比較大，而少數(shù)的差距比較小。 所以提取特征點(diǎn)，就是通過(guò)一定的特征劃分，將不同的像素點(diǎn)分開(kāi)，屬于同一特征下的在某個(gè)維度具有極高的結(jié)構(gòu)或?qū)傩韵嗨菩浴?/p>

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