目标 在本章中, 我们将了解FAST算法的基础知识. 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索. 理论 我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒.但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快.最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人 作为对此的解决方案,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文"用于高速拐角检测的机器学习"中提出了FAST(加速分段测试的特征)算法(后来在2010年对其进行了修订).该算法的基本内容如下.有关更

字串 String 原本不能像數值一樣有加減乘除運算,但有例外.例如: >>> 'Good' + 'Morning''GoodMorning' 運算子 + 可將2個字串,串接起來. 運算子 + 有字串 Concat 功能. 同樣,運算子 * 有迭代 Iterator 的功能,例如: >>> 'Good'*3'GoodGoodGood' 這寫法讓 Python 的程式更簡潔易讀.例如: for k in range(1,6): print(' '* (6 - k) + '

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"Life is short, you need Python!" Python (British pronunciation:/ˈpaɪθən/ American pronunciation:/ˈpaɪθɑːn/)), is an object-oriented computer programming language, literal translation, with nearly 20 years of development history. It contains a s

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os模块 这个模块包含普遍的操作系统功能. 如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的.一个例子就是使用os.sep可以取代操作系统特定的路径分割符. os.system() 执行linux命令 >> os.system('ls -l') 也可以使用subprocess模块   >> subprocess.call('ls -l'.split()) os.getcwd() 得到当前工作目录 os.getenv()和os.putenv() 读取和设置环境变量 os.l

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HTTP/1.1 默认的连接方式是长连接,不能通过简单的TCP连接关闭判断HttpMessage的结束. 以下是几种判断HttpMessage结束的方式: 1.      HTTP协议约定status code 为1xx,204,304的应答消息不能包含消息体(Message Body), 直接忽略掉消息实体内容. [适用于应答消息] Http Message =Http Header 2.      如果请求消息的Method为HEAD,则直接忽略其消息体.[适用于请求消息] Http Mes

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1.FAST  FAST算子的基本原理是:若某像素点与其周围领域内足够多的连续的像素点存在某一属性差异,并且该差异大于指定阈值,则可以断定该像素点与其邻域像素有可被识别的不同之处,可以作为一个特征点(角点):对于灰度图像,FAST算子考察的属性是像素与其邻域的灰度差异. 这个检查过程可以用下图更清楚的描述:对于图像上所有像素点,考察其7*7邻域内以该点为圆心,半径是3的圆周上的共计16个像素点和中心点的差异.如果有连续的12(或9)个像素点与中心点的灰度差的绝对值大于或低于某一给定阈值,则该点被

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FAST特征点检测算法由E.Rosten和T.Drummond在2006年在其论文"Machine Learning for High-speed Corner Detection"中首次提出.英文全称是"Features from  Accelerated Segment Test",可以翻译成"基于加速分割测试的特征".从论文名字可以看出FAST是一种高效的特征点(角点)检测算法,基本上可以满足实时检测系统要求,是计算机视觉领域最主流的角点检

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