##特征点检测之FAST算法 在上一节中，记录了Harris算子检测图像特征点的定义和基于OpenCV的实现方法，它基于两个正交方向上的强度变化率。本节记录另一种特征点检测算子FAST(Features from Accelerated Segment Test)，它依赖少数像素的比较来确定是否接受一个特征点，其检测效率要好于Harris。 与Harris算法相同，FAST特征算法需要定义什么是特征点。这次的定义基于假定特征点周围的图像强度，通过检查候选像素的周围一圈像素来决定是否接受这一个特征点。与中心点差异较大的像素如果组成连续的圆弧，并且弧长大于圆周长的3/4，则可判断为特征点。 在此基础上，算法还使用了额外的技巧进行加速。首先测试一个圆圈上被90度分隔的四个点（如顶部、底部，左侧和右侧四个点），如果要满足FAST的定义条件，四个点中至少要有三个点必须同时大于或小于中心像素。如果条件不成立，则该点可以直接被移除而不需要进一步的验证。在实践中，大部分的像素点可以通过这个测试进行移除，因此该算法非常高效。 和Harris方法相同的是，可以在找到的角点上执行非极大值抑制，因此需要指定角点强度的测量方法。 这里可以使用OpenCV 2的通用接口来创建任意的特征检测器，比如FAST检测器的使用方法如下： ~~~ // 创建特征点的向量 std::vector<cv::KeyPoint>keypoints; // 构造FAST特征检测器 cv::FastFeatureDetector fast(75); // 进行检测 fast.detect(image, keypoints); ~~~ 同时，为了方便标记特征点，OpenCV提供了通用的特征点绘制函数cv::drawKeypoints，其调用方法如下： ~~~ // 通用的特征点绘制函数 cv::drawKeypoints(image, // 输入图像 keypoints, // 特征点向量 image, // 输出图像 cv::Scalar(255,255,255), // 特征点颜色 cv::DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); // 绘制标记 ~~~ 通过指定选中的绘制标记，可以看到输出图像中特征点均得到了绘制：  完整的实现代码如下，只需修改main函数： ~~~ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); // 输入图像 cv::Mat image = cv::imread("c:/031.jpg", 0); cv::namedWindow("Original Image"); cv::imshow("Original Image", image); // 特征点的向量 std::vector<cv::KeyPoint>keypoints; // 构造FAST特征检测器 cv::FastFeatureDetector fast(75); // 进行检测 fast.detect(image, keypoints); // 通用的特征点绘制函数 cv::drawKeypoints(image, // 输入图像 keypoints, // 特征点向量 image, // 输出图像 cv::Scalar(255, 255, 255), // 特征点颜色 cv::DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); // 绘制标记 cv::namedWindow("Fast Feature"); cv::imshow("Fast Feature", image); return a.exec(); } ~~~ FAST算法可以获得非常快速的特征点检测，在需要考虑运行速度的时候可以选用，比如在高帧率的视频序列中进行视觉跟踪。 关于FAST特征算法的详细描述，可参考以下论文： The article by E.Rosten, T.Drummond, Machine Learning for High-speed Corner Detection, In European Conference on Computer Vision, pp.430-443, 2006