OpenCV-Python官方教程-22-角点检测的FAST算法

原理（略）

OpenCV 中 FAST 特征检测器

FAST 算法比其它角点检测算法都快。
但是在噪声很高时不够稳定，这是由阈值决定的。

和其他特征点检测一样我们可以在 OpenCV 中直接使用 FAST特征检测器。如果你愿意的话，你还可以设置阈值，是否进行非最大值抑制，要使用的邻域大小等。
代码示例：

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('head.jpg') # Initiate FAST object with default values fast = cv2.FastFeatureDetector_create() # find and draw the keypoints kp = fast.detect(img,None) img2 = cv2.drawKeypoints(img,kp,None,color=(255,0,0)) # Print all default params print ('Threshold:{}'.format(fast.getThreshold())) print ('nonmaxSuppression:{}'.format(fast.getNonmaxSuppression())) print ('neighborhood:{}'.format(fast.getType())) print ('Total Keypoints with nonmaxSuppression:{}'.format(len(kp))) # Disable nonmaxSuppression fast.setNonmaxSuppression(0) kp = fast.detect(img,None) print ('Total Keypoints without nonmaxSuppression:{}'.format(len(kp))) img3 = cv2.drawKeypoints(img,kp,None,color=(255,0,0)) plt.subplot(131),plt.imshow(img) plt.title('src'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(132),plt.imshow(img2) plt.title('with NMS'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(133),plt.imshow(img3) plt.title('without NMS'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()

Threshold:10
nonmaxSuppression:True
neighborhood:2
Total Keypoints with nonmaxSuppression:130
Total Keypoints without nonmaxSuppression:779

本文地址：https://blog.csdn.net/Galen_xia/article/details/109046866