fast特征点检测论文 什么是fast特征点检测？
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什么是fast特征点检测？
一、 Fast算法 1、基本原理 Fast特征点检测 feature2D原理是在圆周上按顺时针方向从1到16的顺序对圆周像素 点 进行编号。 如果在圆周上有N个连续的像素的亮度都比圆心像素的亮度Ip加上阈值t还要亮，或者比圆心像素的亮度减去阈值还要暗，则圆心像素被称为 角点 。
什么是FAST特征？
为了解决这个问题，Edward Rosten和Tom Drummond在2006年发表的“Machine learning for high-speed corner detection [1]”文章中提出了一种FAST特征，并在2010年对这篇论文作了小幅度的修改后重新发表 [2]。 FAST的全称为Features From Accelerated Segment Test。
FAST特征点的计算方式有哪些？
可以看出FAST特征点的计算方式非常简单，计算速度也是相对于其他方式也是非常快的，但是还是有一些缺点： 在首先的四点检测里，只有2个点同中心点不相似，也并不能说明这不是角点（我们是不是可以在这优化一下，保留更多的角点）。 前面的四点检测结果和后面的16点检测的计算有一定重复。 检测出来的角点不一定是最优的，这是因为它的效率取决于问题的排序与角点的分布。
什么是fast角点检测算法？
FAST （Features fromaccelerated segment te st ）是一种 角点检测 方法，它可以用于 特征点 的提取，并完成跟踪和映射物体。 FAST角点检测算法 最初是由Edward Ro st en和Tom Drummond提出，该 算法 最突出的优 点 是它的计算效率。 该 算法 的基本原理是使用圆周长为16个像素 点 （半径为3的Bresenham圆）来判定其圆心像素P是否为 角点 。 在圆周上按顺时