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FAST 是一种高效的角点检测算法，以其快速的计算速度著称。由于其性能优势，FAST 在资源有限的平台和实时应用中表现尤为突出。这一算法最初由 Rosten 和 Drummond 提出，并经过多次改进和优化。
算法原理
FAST 算法通过分析图像中像素周围的圆形邻域内像素亮度的变化来识别角点。其核心思想是，角点周围的像素亮度变化具有显著差异。
主要步骤
选择像素点：从图像中选择一个像素点作为候选角点。 定义圆形邻域：以选定的像素点为中心，设置一个半径为 r 的圆形窗口（通常 r=3，形成 16 像素的圆形区域）。 分割测试：在圆形窗口内选择 n 个连续像素点（通常为 9 或 12 个）。如果这些像素点的亮度值同时高于或低于候选像素点的亮度值加减阈值 t，则认为该像素点是角点。 抑制重复角点：采用非极大值抑制算法，确保相邻的角点中保留响应最大的那个，抑制其他重复角点。 特点
速度快：FAST 是目前速度最快的角点检测算法之一。 简单易用：算法原理简单，实现复杂度低。 敏感度高：对图像噪声较为敏感。 方向信息缺失：无法提供角点的方向信息。 应用场景
FAST 算法在多个领域有广泛应用，尤其在运动跟踪中表现突出。通过快速检测角点，能够有效跟踪物体运动轨迹。
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