什么是fast特征點檢測？

一、 Fast算法 1、基本原理 Fast特征點檢測 feature2D原理是在圓周上按順時針方向從1到16的順序對圓周像素 點 進行編號。 如果在圓周上有N個連續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 。

什么是FAST特征？

為了解決這個問題，Edward Rosten和Tom Drummond在2006年發表的“Machine learning for high-speed corner detection [1]”文章中提出了一種FAST特征，并在2010年對這篇論文作了小幅度的修改后重新發表 [2]。 FAST的全稱為Features From Accelerated Segment Test。

FAST特征點的計算方式有哪些？

可以看出FAST特征點的計算方式非常簡單，計算速度也是相對于其他方式也是非常快的，但是還是有一些缺點： 在首先的四點檢測里，只有2個點同中心點不相似，也并不能說明這不是角點（我們是不是可以在這優化一下，保留更多的角點）。 前面的四點檢測結果和后面的16點檢測的計算有一定重復。 檢測出來的角點不一定是最優的，這是因為它的效率取決于問題的排序與角點的分布。

什么是fast角點檢測算法？

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

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