19、图像特征检测：FAST、SURF与SIFT算法详解

图像特征检测：FAST、SURF与SIFT算法详解

1. 快速特征检测

在图像特征检测领域，Harris算子虽然为角点（或更广泛的兴趣点）提供了正式的数学定义，但其计算图像导数的操作成本较高，尤其是在复杂算法中，兴趣点检测往往只是第一步。为了解决这个问题，FAST（Features from Accelerated Segment Test）特征点算子应运而生，它专门设计用于快速检测图像中的兴趣点，仅需进行少量像素比较即可决定是否接受一个关键点。

1.1 操作步骤

使用OpenCV的通用接口进行特征点检测十分便捷，以下是使用FAST检测器的具体代码：

// vector of keypoints 
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints; 
// FAST detector with a threshold of 40 
cv::Ptr<cv::FastFeatureDetector> ptrFAST =
        cv::FastFeatureDetector::create(40); 
// detect the keypoints 
ptrFAST->detect(image,keypoints); 

同时，OpenCV还提供了一个通用函数用于在图像上绘制关键点：

cv::drawKeypoints(image,                      // original image 
      keypoi