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Fast特征检测

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裴来凡
发布2022-09-21 08:43:04
7360
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文章被收录于专栏:图像处理与模式识别研究所

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import cv2
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')
fast=cv2.FastFeatureDetector_create()#创建FAST检测器
kps=fast.detect(img,None)#检测关键点,不使用掩模
img2=cv2.drawKeypoints(img,kps,None,color=(0,255,0))#绘制关键点
cv2.imshow('FAST points',img2)#显示绘制了关键点的图像
fast.setThreshold(30)#设置阈值30
kps=fast.detect(img,None)#检测关键点,不使用掩模
n=0
for p in kps:#输出关键点信息
    print("第%s个关键点,坐标:"%(n+1),p.pt,'响应强度:',p.response,'邻域大小:',p.size ,'角度:',p.angle)
    n+=1
result=cv2.drawKeypoints(img,kps,None,color=(0,255,0))
cv2.imshow('result',result)
cv2.waitKey(0)
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第162个关键点,坐标:(83.0, 227.0) 响应强度:33.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第433个关键点,坐标:(144.0, 399.0) 响应强度:43.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第441个关键点,坐标:(340.0, 406.0) 响应强度:45.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第442个关键点,坐标:(125.0, 407.0) 响应强度:32.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第443个关键点,坐标:(139.0, 407.0) 响应强度:32.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第444个关键点,坐标:(151.0, 408.0) 响应强度:36.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第447个关键点,坐标:(153.0, 410.0) 响应强度:103.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第459个关键点,坐标:(112.0, 421.0) 响应强度:52.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第460个关键点,坐标:(132.0, 422.0) 响应强度:46.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第463个关键点,坐标:(391.0, 425.0) 响应强度:36.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第467个关键点,坐标:(142.0, 435.0) 响应强度:50.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第470个关键点,坐标:(111.0, 438.0) 响应强度:31.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第471个关键点,坐标:(131.0, 438.0) 响应强度:30.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
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第474个关键点,坐标:(131.0, 441.0) 响应强度:30.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第475个关键点,坐标:(121.0, 443.0) 响应强度:50.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第476个关键点,坐标:(395.0, 444.0) 响应强度:30.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第477个关键点,坐标:(110.0, 445.0) 响应强度:31.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第478个关键点,坐标:(137.0, 445.0) 响应强度:35.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第479个关键点,坐标:(110.0, 448.0) 响应强度:30.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第480个关键点,坐标:(137.0, 449.0) 响应强度:42.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第481个关键点,坐标:(42.0, 450.0) 响应强度:31.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第482个关键点,坐标:(100.0, 450.0) 响应强度:30.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第483个关键点,坐标:(142.0, 453.0) 响应强度:41.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第484个关键点,坐标:(41.0, 454.0) 响应强度:46.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0
第485个关键点,坐标:(128.0, 454.0) 响应强度:33.0 邻域大小:7.0 角度:-1.0

算法:Fast特征检测是根据像素周围16个像素的强度和阈值等参数来判断像素点是否为关键点。

文献:Rosten, E. , Porter, R. , & Drummond, T. . (2010). Faster and better: a machine learning approach to corner detection. IEEE Transactions on Software Engineering, 32(1), 105-119.

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