FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个像素周围的连续像素集合，确定是否为角点。以下是 FAST 角点检测算法的基本流程：
FAST 角点检测算法的基本过程主要包括以下几个步骤：
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选择一个候选点p作为中心点，并设置一个合适的亮度阈值T。
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在候选点的周围选择一个圆形区域，通常圆周上会选择16个等间隔的点（像素），这些点称为测试点。
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以点p的亮度Ip和阈值T作为参照，快速检测圆周上的16个测试点。如果存在连续的N个测试点的亮度要么都高于Ip+T，要么都低于Ip-T，则认为点p是一个角点。原始的FAST算法中N被设置为12。
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用这种方式对图像中的每个像素进行测试，将满足条件的点标记为角点候选。
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过滤角点候选，采用非最大值抑制算法，去除非局部最大值点，从而找到真正的角点。
一句话总结：如果一个点，和周围好多个点，都不一样，那么它就是个角点。否则，它是个稀松平常的点。
基本思想：谁是少数派？
FAST 角点检测算法通过比较灰度值之差，快速判断像素点是否为角点。它具有低计算复杂度和快速执行速度，适用于实时图像处理和高效角点检测需求的场景。该算法在计算机视觉和图像处理中广泛应用于物体识别、跟踪和图像特征提取等任务。
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Created on Sun Feb 11 16:32:51 2024
@author: Administrator
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import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 创建 FAST 角点检测器对象
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()
# 检测角点
kp = fast.detect(img, None)
# 在图像上绘制检测到的角点
output_img = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
# 显示结果图像
cv2.imshow('FAST Corners', output_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()