一.基础 最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST(加速段测试的特征)特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想. 基本思想是,如果附近的几个点与P类似,那么P将成为一个很好的关键点.点P是FAST算法的关键点候选者. 影响P分类的点的圈由p周围的圆确定. 在这种情况下,该圆上有16个像素,这里编号为0-15. 具体的算法在这里并没有说明. 二.函数 class cv::FastFeatureDetector : public cv::Featur…

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简…

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in…

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者. 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT.SUSAN.GLOH.SURF算法,可以说特征提取算法层出不穷.各种改进算法PCA-SIFT.ICA-SIFT.P-ASURF.R-ASURF.Radon-SIFT等也是搞得如火如荼,不亦乐乎.上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的…

FAST特征点检测算法由E.Rosten和T.Drummond在2006年在其论文"Machine Learning for High-speed Corner Detection"中首次提出.英文全称是"Features from  Accelerated Segment Test",可以翻译成"基于加速分割测试的特征".从论文名字可以看出FAST是一种高效的特征点(角点)检测算法,基本上可以满足实时检测系统要求,是计算机视觉领域最主流的角点检…

1. 关于特征提取 0x1:什么是特征提取 特征提取研究的主要问题是,如何在数据集未明确表示结果的前提下,从中提取出重要的潜在特征来.和无监督聚类一样,特征提取算法的目的不是为了预测,而是要尝试对数据进行特征识别,以此得到隐藏在数据背后的深层次意义. 回想一下聚类算法的基本概念,聚类算法将数据集中的每一行数据分别分配给了某个组(group)或某个点(point),每一项数据都精确对应于一个组,这个组代表了组内成员的平均水平. 特征提取是这种聚类思想更为一般的表现形式,它会尝试从数据集中寻找新的数…

算法思想:如果一个像素与它邻域的像素差别较大(过亮或过暗) , 那它更可能是角点. 算法步骤: 1.上图所示,一个以像素p为中心,半径为3的圆上,有16个像素点(p1.p2.....p16). 2.定义一个阈值.计算p1.p9与中心p的像素差,若它们绝对值都小于阈值,则p点不可能是特征点,直接pass掉:否则,当做候选点,有待进一步考察: 3.若p是候选点,则计算p1.p9.p5.p13与中心p的像素差,若它们的绝对值有至少3个超过阈值,则当做候选点,再进行下一步考察:否则,直接pass掉: 4…

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <vector> using namespace cv; void main() { Mat image; image = imread("d:\\p.jpg"); // vector of…

上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的不变性),但是时间消耗依然很大,而在一个系统中,特征提取仅仅是一部分,还要进行诸如配准.提纯.融合等后续算法.这使得实时性不好,降系了统性能. Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究,于2006年在<Machine learning for high-speed corner detection>中提出了一种FAST特征点,并在2010年稍作修改后发表了<Features From Accele…