OpenCV每日函数 特征检测和描述模块(7) AGAST类 (提取关键点和计算描述符)

一、概述

        AGAST是一种计算二元决策树（角检测器）的技术，该技术是通用的，并且不必适应新环境。根据定义，它是完整的（没有假阳性或假阴性响应），唯一的参数是内存访问时间来加权各种像素比较。该树对于 AST 掩码中相似像素的某个概率是最优的。

        通过组合两棵树，角点检测器自动适应环境，并为图像区域提供最有效的决策树，只有一个像素延迟（见下图）。因此，它产生了一个角检测器，该检测器速度更快且无需进行训练，同时保持与（完整）FAST 角检测器相同的角响应和可重复性。我们将此检测器称为 AGAST，它代表 Adaptive and Generic Accelerated Segment Test。

        AGAST 所基于的 AST 是由 Edward Rosten（等人）开发的，在AGAST中，只有构建和使用 AST 的决策树的方式得到了显着改进。 AGAST 也使用与 FAST 相同的非最大抑制。

二、类参考

1、函数原型

void cv::AGAST	(	InputArray 	image,
    std::vector< KeyPoint > & 	keypoints,
    int 	threshold,
    bool 	nonmaxSuppression,
    AgastFeatureDetector::DetectorType 	type 
)