OpenCV2马拉松第26圈——FAST特征点检测

计算机视觉讨论群162501053

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关于角点检测，我写过两篇文章

openCV2马拉松第19圈——Harris角点检测（自己实现）

OpenCV2马拉松第21圈——形态学操作实现角点检测

有兴趣的童鞋可以去看看～～～

收入囊中

• FAST角点检测原理
• 使用OpenCV  FAST API检测角点

葵花宝典

对于一个角点来说，应该与周围的大多数像素点有很大的差别

如上图，对于点P,我们圈出了周围的16个点.

I(x)是这16个点的灰度值，I(p)是中心点p的灰度值，只要相差超过一个阀值（譬如40），N就会增加1.当N超过了一定值（比如16个点中的12个），就会被认为是角点，直观明了。

加速算法：测试候选点周围每隔90度角的4个点（点1，5，9，13），应该至少有3个和候选点的灰度值差足够大，否则直接认为其不是特征点。为了提高比较的效率，通常只使用N个周边像素来比较，也就是大家经常说的FAST-N。大家使用比较多的是FAST-9和FAST-12。

半径也是一个参数，如上图选的半径是3，半径3通常给出好的结果和较高效率

初识API

class FastFeatureDetector : public FeatureDetector
{
public:
    FastFeatureDetector( int threshold=1, bool nonmaxSuppression=true, type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16 );
    virtual void read( const FileNode& fn );
    virtual void write( FileStorage& fs ) const;
protected:
    ...
};

参数有阀值，非极大值抑制和类型（fast-n）

在之前的Harris角点检测中，进行非极大值抑制是比较好的选择。因此，一个角点的强度定义如下：中心点灰度值与周围灰度值差的绝对值的和。

荷枪实弹

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
void main(int argv, char **argc)
{
	Mat image;
	image = imread(argc[1]);
	std::vector keyPoints;
	FastFeatureDetector fast(40,true,TYPE_9_16);
	fast.detect(image,keyPoints);
	drawKeypoints(image, keyPoints, image, Scalar::all(255), DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG);
	imshow("FAST feature", image);
	cvWaitKey(0);
}