一：fast特徵定義什麼是角點：
這次的定義基於假定特徵點周圍的影象強度，通過檢查候選畫素周圍一圈畫素來決定是否接受乙個特徵點。與中心點差異較大的畫素如果組成連續的圓弧，並且弧長大於原周長的
3/4，那麼我們認為找到了乙個特徵點。
二：加速技巧
首先測試圓上被90度分割的四個點(頂部，底部，左側及右側),那麼為了滿足上述條件，四個點中至少三個點必須大於或者小於中心畫素。如果不成立，那麼該點可以被直接移除而不需要檢查額外圓周上的點。在實踐中，大部分的畫素點可以通過該測試進行移除，因此非常有效。
三：半徑引數
測試中圓的半徑是乙個引數，實踐中發現，半徑為3可以兼顧結果和效率。
四：演算法適用
code:
[cpp]view plain
copy
?#include
#include
#include
#include // 特徵點檢測類都封裝在features2d這個模組中
#include
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
intmain()
vectorkeypoints;
fastfeaturedetector fast(20); // 20 為閥值
fast.detect(image,keypoints);
drawkeypoints(image, keypoints, image, scalar::all(-1), drawmatchesflags::not_draw_single_points); // opencv2 提供的乙個特徵點繪製函式 ---- keypoints
參考blog：
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本節主要介紹如何用hough變換檢測直線和圓 一 hough變換檢測直線 1 原始hough變換 思想 先求出影象中每點的極座標方程 如下，相交於一點的極座標曲線的個數大於最小投票數，則將該點所對應的 p,r0 放入vector 中，即得到一條直線，lines 中儲存的是極座標方程的引數 注意 ho...
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