FAST角点检测算法

FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个像素周围的连续像素集合，确定是否为角点。以下是 FAST 角点检测算法的基本流程：

1. 选择像素：选择图像中一个像素点作为中心像素。
2. 设置阈值：选择一个阈值 T，该阈值用于确定像素是否属于角点。
3. 扫描像素：对于中心像素周围的连续的 16 个像素点（也就是像素的邻域），按照一定的顺序开始扫描。这种顺序可以是顺时针或逆时针，也可以是其他方式。
4. 基于像素强度比较：对于当前的中心像素和相邻的每个像素，计算它们的灰度值之差。如果某个像素的灰度值比中心像素高（或低）一个阈值 T，那么将该像素标记为可能的角点。
5. 判断连续像素：如果相邻像素中有连续的 n 个像素（通常 n 取为 12），它们都满足灰度值的差异条件，那么中心像素被判断为角点。
6. 进行非最大值抑制：经过上述步骤后，可能会有多个角点被检测出来。为了避免重复检测和减少冗余，采用非最大值抑制。即，对于多个检测到的角点，只保留具有最大响应的角点，并抑制其他角点。
7. 输出角点：输出经过非最大值抑制后的角点坐标。

FAST 角点检测算法通过比较灰度值之差，快速判断像素点是否为角点。它具有低计算复杂度和快速执行速度，适用于实时图像处理和高效角点检测需求的场景。该算法在计算机视觉和图像处理中广泛应用于物体识别、跟踪和图像特征提取等任务。

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Created on Sun Feb 11 16:32:51 2024

@author: Administrator
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import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 创建 FAST 角点检测器对象
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()

# 检测角点
kp = fast.detect(img, None)

# 在图像上绘制检测到的角点
output_img = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# 显示结果图像
cv2.imshow('FAST Corners', output_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()