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[opencvsharp]C#基于Fast算法实现角点检测

news 2025/8/10 16:29:06

角点检测算法有很多，比如Harris角点检测、Shi-Tomas算法、sift算法、SURF算法、ORB算法、BRIEF算法、Fast算法等，今天我们使用C#的opencvsharp库实现Fast角点检测

【算法介绍】

fast算法
Fast(全称Features from accelerated segment test)是一种用于角点检测的算法,
该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判断检测点是否为角点,
通俗的讲就是若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素不同,则认为其为角点.

基本流程:
1.在图像中选取一个像素点p,来判断它是不是关键点.Ip等于点p的灰度值.
2.以r为半径,覆盖p点周围M个像素,通常情况下,设置r=3,则M=16
3.设置一个阈值t,如果在这16个像素点中存在n个连续像素点的灰度值都高于Ip+t,或者低于
Ip-t,那么像素点p就被认为是一个角点,n一般取值为12
4.由于检测特征点时是需要对所有的像素点进行监测,然而图像中绝大多数点都不是特征点,如
果对每个像素点都进行上述的检测过程,那显然浪费许多时间,因此采用一种进行非特征点判别的方法:首先对候选点的周围每个90度的点:1,9,5,13进行测试(先测1和9,如果他们符合阈值
要求,再测5和13).如果p是角点,那么这是个点中至少有3个要符合阈值要求,否则直接剔除,
对保留下来的点再继续进行测试

虽然这个检测器的效率很高,但它有一下几个缺点:
.获得的候选点比较多
.特征点的选取不是最优的,因为它的效果取决于与要解决的问题的角点的分布情况
.进行非特征点判别时大量的点被丢弃
.检测到的很多特征点都是相邻的
前3个问题可以通过机器学习的方法解决,最后一个问题可以使用非最大值抑制的方法解决

【效果展示】