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3.FAST角點(diǎn)檢測

     本博文原理部分簡(jiǎn)述，重點(diǎn)在編程實(shí)現（程序參考并修改了網(wǎng)上資料，網(wǎng)上程序不一定能運行，但本文程序親測能跑）。

 基于加速分割測試的FAST算法可以快速地提取出角點(diǎn)特征。

 該算法判斷一個(gè)候選點(diǎn)p是否為角點(diǎn)，依據的是在一個(gè)像素點(diǎn)p為圓心，半徑為3個(gè)像素的離散化Bresenllam圓周上，在給定閾值t的條件下，如果在圓周上有n個(gè)連續的像素灰度值大于I(p)+t或小于I(p)-t。

      控制FAST角點(diǎn)的主要參數是閾值t，輸入t以進(jìn)行角點(diǎn)檢測。

//FAST:

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include "opencv2/features2d/features2d.hpp" 

#include

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main(intargc,char**argv)

{

        Matsrc,gray;

        src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\qi.jpg");

        if(!src.data)

                  return -1;

        //彩色圖像轉換為灰度圖像

        cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

        //定義特征點(diǎn)KeyPoint向量

        std::vector<</span>KeyPoint>keyPoints;

        //調用FAST函數，閾值選為55

        FAST(gray, keyPoints, 55);

        inttotal= keyPoints.size();

        //在原圖上畫(huà)出特征點(diǎn)

        for(inti= 0; i < total; i++)

        {

                  circle(src, Point((int)keyPoints[i].pt.x,(int)keyPoints[i].pt.y),5, Scalar(0,0, 255), -1, 8, 0);

        }

        namedWindow("FAST",CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        imshow("FAST",src);

        waitKey(0);

        return0;

}

FAST算法比其他已知的角點(diǎn)檢測法要快很多倍，但是當圖片的噪點(diǎn)較多時(shí)，它的健壯性并不好，這依靠一個(gè)閾值：當閾值過(guò)小時(shí)，檢測出的角點(diǎn)過(guò)多；整體的閾值對于圖像局部不一定合適。

效果圖：