生活随笔
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fast
小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
相關(guān)：SIFT原理與源碼解析
? ? ? ? ?SURF原理與源碼解析
? ?在實(shí)時(shí)的視頻流處理中，需要對(duì)每一幀特征提取，對(duì)算法處理速度上有很高的要求，傳統(tǒng)的SIFT,Harris等特征點(diǎn)提取很難滿足。由此提出Fast（Features from Accelerated Segment Test），由于不涉及尺度，梯度，等復(fù)雜運(yùn)算，Fast檢測(cè)器速度非常快。它使用一定鄰域內(nèi)像元的灰度值與中心點(diǎn)比較大小去判斷是否為一個(gè)角點(diǎn)。但它的缺點(diǎn)是不具有方向性,尺度不變性。
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Fast角點(diǎn)提取步驟（以Fast-12-16為例）：
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1.以固定半徑為圓的邊上取16個(gè)像素點(diǎn)（圖中白色框出的位置），與中心點(diǎn)像素值Ip做差。
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2.若邊上存在連續(xù)的12（N>12,若為Fast-9,只需要N>9）個(gè)點(diǎn)滿足 ?( I(x)-I(p) )>threshold 或者?( I(x)-I(p) ) < -threshold。(其中I(x)表示邊上的像素值，I(p)為中心點(diǎn)像素值，threshold為設(shè)定的閾值。)則此點(diǎn)作為一個(gè)候選角點(diǎn)。如圖上的虛線連接的位置。通常為了加速計(jì)算，直接比較1,5,9,13位置的差值，超過(guò)三個(gè)即視為一個(gè)候選點(diǎn)（存在連續(xù)的12個(gè)像元的必要條件），否則直接排除。? ? ? ? ? ? ? ? ?
3.非極大值抑制，排除不穩(wěn)定角點(diǎn)。采用強(qiáng)度響應(yīng)函數(shù)：
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即一個(gè)角點(diǎn)強(qiáng)度值定義為中心點(diǎn)與邊上的12個(gè)角點(diǎn)像素差值的絕對(duì)值累加和。
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opencv源碼解析：
同上面原理部分不同，opencv中默認(rèn)采用Fast-9-16（還包括Fast-5-8,Fast-7-12）.即在周圍取16個(gè)像素點(diǎn)，若超過(guò)連續(xù)9個(gè)點(diǎn)與中心點(diǎn)差值大于閾值即成為候選角點(diǎn)。
角點(diǎn)強(qiáng)度計(jì)算方法不采用上面的公式所描述，而是采用最小的差值(見(jiàn)代碼分析)作為其角點(diǎn)強(qiáng)度值。
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#include?<stdio.h>?? #include?<iostream>?? #include?"cv.h"?? #include?"opencv2/highgui/highgui.hpp"?? #include?"opencv2/core/core.hpp"?? #include?"opencv2/features2d/features2d.hpp"?? using?namespace?std;?? using?namespace?cv;?? int?main(?int?argc,?char**?argv?)?? {?? ????Mat?img_1?=?imread(?"F:\\Picture\\hotel.jpg");?? ????if(?!img_1.data?)?? ????{??? ????????return?-1;?}?? ????FastFeatureDetector?detector(50,true);???? ????std::vector<KeyPoint>?keypoints_1;?? ????detector.detect(?img_1,?keypoints_1?);?? ????drawKeypoints(img_1,keypoints_1,img_1,Scalar::all(255));?? ????imshow("HOTEL",img_1);?? ????waitKey(0);?? ????return?0;?? }??
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角點(diǎn)的強(qiáng)度計(jì)算方法：若采用Fast-9-16,計(jì)算連續(xù)的9個(gè)位置與中心位置的差值的絕對(duì)值，取最小的一個(gè)差值作為其強(qiáng)度值。
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int?cornerScore<16>(const?uchar*?ptr,?const?int?pixel[],?int?threshold)?? {?? ????const?int?K?=?8,?N?=?K*3?+?1;?? ????int?k,?v?=?ptr[0];?? ????short?d[N];?? ????for(?k?=?0;?k?<?N;?k++?)?????? ????????d[k]?=?(short)(v?-?ptr[pixel[k]]);?? ????int?a0?=?threshold;?? ????for(?k?=?0;?k?<?16;?k?+=?2?)???? ????{?? ????????int?a?=?std::min((int)d[k+1],?(int)d[k+2]);?? ????????a?=?std::min(a,?(int)d[k+3]);?? ????????if(?a?<=?a0?)?? ????????????continue;?? ????????a?=?std::min(a,?(int)d[k+4]);?? ????????a?=?std::min(a,?(int)d[k+5]);?? ????????a?=?std::min(a,?(int)d[k+6]);?? ????????a?=?std::min(a,?(int)d[k+7]);?? ????????a?=?std::min(a,?(int)d[k+8]);?? ????????a0?=?std::max(a0,?std::min(a,?(int)d[k]));?? ????????a0?=?std::max(a0,?std::min(a,?(int)d[k+9]));?? ????}?? ?? ????int?b0?=?-a0;?? ????for(?k?=?0;?k?<?16;?k?+=?2?)?? ????{?? ????????int?b?=?std::max((int)d[k+1],?(int)d[k+2]);?? ????????b?=?std::max(b,?(int)d[k+3]);?? ????????b?=?std::max(b,?(int)d[k+4]);?? ????????b?=?std::max(b,?(int)d[k+5]);?? ????????if(?b?>=?b0?)?? ????????????continue;?? ????????b?=?std::max(b,?(int)d[k+6]);?? ????????b?=?std::max(b,?(int)d[k+7]);?? ????????b?=?std::max(b,?(int)d[k+8]);?? ?? ????????b0?=?std::min(b0,?std::max(b,?(int)d[k]));?? ????????b0?=?std::min(b0,?std::max(b,?(int)d[k+9]));?? ????}?? ?? ????threshold?=?-b0-1;?? ?? ????return?threshold;?? }??
參考文章：Edward Rosten et.:Machine Learning for High-Speed Corner Detection
? ? ? ? ? ? ? ? http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11290749
? ? ? ? ? ? ? ? http://www.edwardrosten.com/work/fast.html
總結(jié)
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