Fast特征點的尋找和提取
一、基礎 最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST（加速段測試的特征）特征檢測算法是基於將點P與其包圍圓內的點集的直接比較的思想。 基本思想是，如果附近的幾個點與P類似，那么P將成為一個很好的關鍵點。點P是FAST算法的關鍵點候選者。 影響P分類的點的圈 ...
原文：FAST特征點，FastFeatureDetector
FAST， 年提出並在 年稍作修改后發表，若某像素與其周圍鄰域內足夠多的像素點相差較大，則該像素可能是角點。 函數 Ptr lt FastFeatureDetector gt create int threshold ,bool nonmaxSuppression true,int type FastFeatureDetector::TYPE 參數 原理鏈接 threshold 閾值 nonmax ...
2020-03-12 16:18 0 1127 推薦指數：
相關推薦
OpenCV特征點提取----Fast特征
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征點檢測和匹配是計算機視覺中一個很有用的技術。在物體檢測，視覺 ...
特征點檢測算法——FAST角點
上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常優秀（有較強的不變性），但是時間消耗依然很大，而在一個系統中，特征提取僅僅是一部分，還要進行諸如配准、提純、融合等后續算法。這使得實時性不好，降系了統性能。 Edward Rosten和Tom Drummond兩位大神經過研究，於2006年在 ...
Fast特征檢測
一、Fast算法 1、基本原理 Fast特征點檢測feature2D原理是在圓周上按順時針方向從1到16的順序對圓周像素點進行編號。如果在圓周上有N個連續的像素的亮度都比圓心像素的亮度Ip加上閾值t還要亮，或者比圓心像素的亮度減去閾值還要暗，則圓心像素被稱為角點。 算法核心：利用周圍像素比較 ...
FAST特征點檢測
Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已經介紹了很多圖像特征檢測算子，我們可以用LoG或者DoG檢測圖像中的Blobs（斑點檢測），可以根據圖像局部的自相關函數來求得Harris角點（Harris角點），后面 ...
matlab練習程序（FAST特征點檢測）
算法思想：如果一個像素與它鄰域的像素差別較大（過亮或過暗） , 那它更可能是角點。 算法步驟： 1.上圖所示，一個以像素p為中心，半徑為3的圓上，有16個像素點（p1、p2、...、p16）。 2.定義一個閾值。計算p1、p9與中心p的像素差，若它們絕對值都小於閾值，則p點不可能是特征點 ...
FAST特征點檢測算法
一 原始方法 簡介 在局部特征點檢測快速發展的時候，人們對於特征的認識也越來越深入，近幾年來許多學者提出了許許多多的特征檢測算法及其改進算法，在眾多的特征提取算法中，不乏涌現出佼佼者。 從最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN ...
KAZE、AKAZE特征點
AKAZE是KAZE的加速版，sift,surf等特征都是通過高斯核進行線性尺度空間進行特征檢測的，相同尺度下每個點的變換是一樣的，由於高斯函數是低通濾波函數，會平滑圖像邊緣，以至圖像損失掉許多細節信息。針對這一問題，作者提出了一種基於非線性尺度空間的特征點檢測方法，該非線性尺度空間保證了圖像邊緣 ...