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本篇文章給大家分享的是有關FASTN怎么快速的檢測出角點，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
以r為半徑畫圓，覆蓋p點周圍的M個像素。
設定閾值t，如果這周圍的16個像素中有連續(xù)的N個像素的像素值減去
一種更加快的改進是： 首先檢測p點周圍的四個點，即1， 5， 9， 12四個點中是否有三個點滿足超過
以上算法的缺點：很可能大部分檢測出來的點彼此之間相鄰，我們要去除一部分這樣的點。為了解決這一問題，可以采用非最大值抑制的算法：假設P，Q兩個點相鄰，分別計算兩個點與其周圍的16個像素點之間的差分和V，去除V值較小的點，即把非最大的角點抑制掉。
那么問題來了，什么樣角度的角點都能檢測到嗎？如下圖：有三種角點，分別是45°角，90°角和135°角。
那么FASTN算法哪個角點都能檢測到么？
答案是肯定的。但是這取決于連續(xù)像素N的設置。我們仍然假如半徑r=3，那么在該圓上有16個像素：如下圖：
因為該算法檢測角點的條件是：連續(xù)N個像素大于或小于中心灰度值減去閾值t，所以這個N從某種程度上就決定了能檢測到的角度。比如下圖：以黑線為基準的話，設置N=10的話，能檢測到小于135°的角（黑紅夾角），設置N=12的話，能檢測到小于90°的角（黑藍夾角），設置N=14的話，則能檢測到小于45°的角（黑綠夾角）。
1）在速度上要比其他算法速度快很多
2）受圖像噪聲以及設定的閾值影響很大
3）FASTN不產生多尺度特征而且FASTN特征點沒有方向信息，這樣就會失去旋轉不變性。
以上就是FASTN怎么快速的檢測出角點，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業(yè)資訊頻道。
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