结构边缘检测器算法Structured forests for fast edge detection的优点

"Structured forests for fast edge detection" 算法的优点包括：

1. 高精度的边缘检测：该算法能够在保证高精度的边缘检测的同时，具有较高的运行速度。

2. 结构化学习：该算法使用结构化学习的方法，可以从大量的训练数据中学习到最优的特征，从而提高边缘检测的准确性。

3. 特征选择：该算法使用了一种称为"局部二进制模式"的特征表示方法，并通过特征选择算法选择最优的特征，从而提高了算法的准确性。

4. 多尺度边缘检测：该算法能够在多个尺度下进行边缘检测，从而检测出不同尺度下的边缘。

5. 开源：该算法已经在多个开源软件包中实现，使得研究者和开发者可以方便地使用该算法进行边缘检测。