??????? 作為角點檢測的一種快速方法，FastCornerDetect算法比Harris方法、SIft方法都要快一些，應用于實時性要求較高的場合，可以直接應用于SLAM的隨機匹配過程。算法來源于2006年的Edward Rosten 和 Tom Drummond的論文 “Machine learning for high-speed corner detection”，并在（在2010年再次被修訂）新版本中再次被提出。

???????方法的官方網站：http://www.edwardrosten.com/work/fast.html

???????網站保存有各種語言和各個版本的源代碼，可以直接編譯運行。

1.?OpenCV?Fast算法的運行結果和運行時間

檢測結果：

cv::FastFeatureDetector fast( threshold , false ); //threshold ==20 fast .detect (image,keypoints);

檢測消耗時間： 大約 3~20 毫秒

圖像大小：479 x 359

2.算法分析

減小 cv::FastFeatureDetector fast( threshold , false );?? //threshold ==20

的閾值可以檢測更多的角點。

時間上不會有太大的變化...

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SLAM: 图像角点检测的Fast算法（时间阈值实验）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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