FAST特徵點檢測演算法

定義：fast演算法定義特徵點是如果某個畫素點和他周圍領域足夠多的畫素點處於不同區域,那麼這個畫素點就是特徵點。

對於灰度圖，及特徵點處灰度值與周圍足夠多畫素灰度值不同。

threshold:邊緣軌跡與中心點差值。

nonmaxsuppression：是否使用非極大值抑制（聚簇情況下使用）

fastfeaturedetector：

type_5_8 從軌跡中取8個點,當有5個點滿足條件,就是特徵點.

type_7_12 取軌跡12個點,7個滿足條件,就是特徵點.

type_9_16 取軌跡16個點,當9個滿足條件,就是特徵點

fash：

無多尺度問題

計算速度快

健壯性差

//fash

int main(int argc,char* argv)
else
vectordetectkeypoint;
mat keypointimage1,keypointimage2;
pt***st = fastfeaturedetector::create();
fast->detect(srcgrayimage,detectkeypoint);
drawkeypoints(srcimage,detectkeypoint,keypointimage1,scalar(0,0,255),drawmatchesflags::draw_rich_keypoints);
drawkeypoints(srcimage,detectkeypoint,keypointimage2,scalar(0,0,255),drawmatchesflags::default);
imshow("原",srcimage);
imshow("keypoint——img1",keypointimage1);
imshow("keypoint——img2",keypointimage2);
waitkey(0);
return 0;
}

特徵點檢測學習 4 FAST演算法

fast特徵點檢測演算法 在眾多特徵點檢測演算法中，fast演算法的優勢是速度快，主要利用周圍畫素比較的資訊就可以得到特徵，簡單有效。fast演算法是基於角點檢測的影象特徵，其定義特徵點的依據是 如果某個畫素點和他周圍鄰域足夠多的畫素點處於不同區域，則這個畫素點就是特徵點，對於灰度圖來說，也就是該點...

matlab練習程式（FAST特徵點檢測）

演算法思想 如果乙個畫素與它鄰域的畫素差別較大 過亮或過暗 那它更可能是角點。演算法步驟 1.上圖所示，乙個以畫素p為中心，半徑為3的圓上，有16個畫素點 p1 p2 p16 2.定義乙個閾值。計算p1 p9與中心p的畫素差，若它們絕對值都小於閾值，則p點不可能是特徵點，直接pass掉 否則，當做候...

異常點檢測演算法

異常點檢測演算法 對於train data 中的資料，對其中重要的特徵 或者每個特徵 x1,x2,xn，計算其高斯分布 對new data，計算 x 每個特徵 在訓練資料分布下的 p 值並相乘，若p x 小於某個臨界值，則判斷其為異常點 什麼時候選擇使用 p x 根據分布概率來判斷異常點，什麼時候使...