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fast
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
相關：SIFT原理與源碼解析
? ? ? ? ?SURF原理與源碼解析
? ?在實時的視頻流處理中，需要對每一幀特征提取，對算法處理速度上有很高的要求，傳統的SIFT,Harris等特征點提取很難滿足。由此提出Fast（Features from Accelerated Segment Test），由于不涉及尺度，梯度，等復雜運算，Fast檢測器速度非常快。它使用一定鄰域內像元的灰度值與中心點比較大小去判斷是否為一個角點。但它的缺點是不具有方向性,尺度不變性。
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Fast角點提取步驟（以Fast-12-16為例）：
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1.以固定半徑為圓的邊上取16個像素點（圖中白色框出的位置），與中心點像素值Ip做差。
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2.若邊上存在連續的12（N>12,若為Fast-9,只需要N>9）個點滿足 ?( I(x)-I(p) )>threshold 或者?( I(x)-I(p) ) < -threshold。(其中I(x)表示邊上的像素值，I(p)為中心點像素值，threshold為設定的閾值。)則此點作為一個候選角點。如圖上的虛線連接的位置。通常為了加速計算，直接比較1,5,9,13位置的差值，超過三個即視為一個候選點（存在連續的12個像元的必要條件），否則直接排除。? ? ? ? ? ? ? ? ?
3.非極大值抑制，排除不穩定角點。采用強度響應函數：
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即一個角點強度值定義為中心點與邊上的12個角點像素差值的絕對值累加和。
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opencv源碼解析：
同上面原理部分不同，opencv中默認采用Fast-9-16（還包括Fast-5-8,Fast-7-12）.即在周圍取16個像素點，若超過連續9個點與中心點差值大于閾值即成為候選角點。
角點強度計算方法不采用上面的公式所描述，而是采用最小的差值(見代碼分析)作為其角點強度值。
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角點的強度計算方法：若采用Fast-9-16,計算連續的9個位置與中心位置的差值的絕對值，取最小的一個差值作為其強度值。
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參考文章：Edward Rosten et.:Machine Learning for High-Speed Corner Detection
? ? ? ? ? ? ? ? http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11290749
? ? ? ? ? ? ? ? http://www.edwardrosten.com/work/fast.html
總結
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