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opencv python 角點(diǎn)檢測(cè)/FAST算法

CoreDump / 3149人閱讀

摘要：若鄰域內(nèi)只有一個(gè)特征點(diǎn)角點(diǎn)，則保留，得分計(jì)算公式如下公式中用表示得分，表示閾值它比其他現(xiàn)有的角落探測(cè)器快幾倍但它對(duì)高水平的噪音并不穩(wěn)健，效果取決于閾值

FAST Algorithm for Corner Detection

理論

我們已經(jīng)學(xué)習(xí)帶走幾個(gè)特征檢測(cè)器，它們都really good , 但是從實(shí)時(shí)的角度來說，它們的速度還不夠快.作為解決方案，F(xiàn)AST（加速段測(cè)試的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的論文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后來在2010年修訂）.

FAST 全稱 Features from accelerated segment test,一種用于角點(diǎn)檢測(cè)的算法，該算法的原理是取圖像中檢測(cè)點(diǎn)，以該點(diǎn)為圓心的周圍的16個(gè)像素點(diǎn)判斷檢測(cè)點(diǎn)是否為角點(diǎn)，通俗的講就是中心的的像素值比大部分周圍的像素值要亮一個(gè)閾值或者暗一個(gè)閾值則為角點(diǎn).


實(shí)現(xiàn)步驟：

一個(gè)以像素p為中心，半徑為3的圓上，有16個(gè)像素點(diǎn)（p1、p2、...、p16）

定義一個(gè)閾值，計(jì)算p1、p9與中心p的像素差，若它們絕對(duì)值都小于閾值，則p點(diǎn)不可能是特征點(diǎn)，直接pass掉，否則，當(dāng)做候選點(diǎn)

若p是候選點(diǎn)，則計(jì)算p1、p9、p5、p13與中心p的像素差，若它們的絕對(duì)值有至少3個(gè)超過閾值，則當(dāng)做候選點(diǎn)，否則，直接pass掉

若p是候選點(diǎn)，則計(jì)算p1到p16這16個(gè)點(diǎn)與中心p的像素差，若它們有至少9個(gè)超過閾值，則是特征點(diǎn)，否則，直接pass掉

對(duì)圖像進(jìn)行非極大值抑制：計(jì)算特征點(diǎn)出的FAST得分值（即score值，也即s值），判斷以特征點(diǎn)p為中心的一個(gè)鄰域（如3x3或5x5）內(nèi)，計(jì)算若有多個(gè)特征點(diǎn)，則判斷每個(gè)特征點(diǎn)的s值（16個(gè)點(diǎn)與中心差值的絕對(duì)值總和），若p是鄰域所有特征點(diǎn)中響應(yīng)值最大的，則保留；否則，抑制。若鄰域內(nèi)只有一個(gè)特征點(diǎn)（角點(diǎn)），則保留，得分計(jì)算公式如下（公式中用V表示得分，t表示閾值）：

NOTE：

它比其他現(xiàn)有的角落探測(cè)器快幾倍

但它對(duì)高水平的噪音并不穩(wěn)健，效果取決于閾值

FAST Feature Detector in OpenCV 
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("img8.png")
# Initiate FAST object with default values
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()

# find and draw the keypoints
kp = fast.detect(img,None)
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(255,0,0))

# Print all default params
print( "Threshold: {}".format(fast.getThreshold()) )
print( "nonmaxSuppression:{}".format(fast.getNonmaxSuppression()) )
print( "neighborhood: {}".format(fast.getType()) )
print( "Total Keypoints with nonmaxSuppression: {}".format(len(kp)) )

cv2.imshow("fast_true",img2)

# Disable nonmaxSuppression
fast.setNonmaxSuppression(0)
kp = fast.detect(img,None)

print( "Total Keypoints without nonmaxSuppression: {}".format(len(kp)) )

img3 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(255,0,0))

cv2.imshow("fast_false",img3)

cv2.waitKey()

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