FAST角点检测是一种快速的特征点检测方法，源于Rosten和Drummond的论文。它通过比较中心像素与周围像素的差异来识别角点。检测步骤包括设置比较圆圈大小和阈值，逐级比较像素差值，判断连续超过阈值的像素数量，以及使用极大值抑制确定最终特征点。OpenCV中的FAST实现还包括得分函数，用于优化特征点位置。源码分析有助于深入理解其工作原理。
FAST是Edward Rosten和Tom Drummond两位大神在《Features From Accelerated Segment Test》提出的一种特征点检测的方法，相对于其他的角点检测方法，该方法以快著称。
在两位大神的文章中定义角点为与其周围邻域内足够多的像素点相差较大的像素。一般取像素点周围一个圆圈上的点作比较，圆圈的半径可以为1、2或3，分别对应的圆圈上像素是8、12和16，献上一张经典的图。
一、FAST检测步骤：
1）给定比较的圆圈大小size以及阈值threshold（可调）；
2）假定给定的圆大小size=16，首先比较像素1和9，如果其和中心像素的差的绝对值均小于threshold，则该点肯定不是角点，我们直接跳过它，继续检测其他点，否则将它作为候选的角点，进入下一个检测步骤；
3）再比较像素1、5、9和13与中心像素的差的绝对值，如果其中有三个绝对值大于threshold，则该点继续作为候选点，进入下一个检测步骤，否则舍弃它
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