用OpenCV实现FAST算法目标跟踪

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主要工作： 提取特征（角点）并使用FAST算法跟踪对象： OpenCV，Python OpenCV中有多种特征提取算法可供使用，但其中一种名为FAST算法的，对于实时计算机视觉应用来说非常有用。大多数特征提取和角点检测方法在提取特征方面表现良好，但它们大多数并不适合实时应用。 FAST算法非常适合实时计算机视觉任务。在本文中，我将解释FAST算法的工作原理，它的优点和缺点，并最终创建一个使用FAST算法的对象跟踪器。 FAST算法的工作原理是什么？ FAST算法相对简单。 FAST算法选择一个随机像素，并在该像素周围画一个圆（半径：3像素），其圆周为16像素。 如果在16像素中有至少12个连续点的强度比中心像素亮或暗（加上阈值），那么这个中心像素就被视为兴趣点（角点）。 为了加快这个过程，算法首先检查圆周上的4个像素。至少有3个像素必须都比中心像 ………………………………