FAST算法代替GFTT算法

FAST (Features from Accelerated Segment Test) 算法是一种用于快速检测图像兴趣点的经典特征检测方法，它在速度上显著优于GFTT (Good Features to Track) 算法，尤其是在处理大规模图像和实时应用中。相比于GFTT，FAST有以下优势：

1. **速度快**：FAST算法通过并行化处理多个区域的测试，减少了计算量，特别适合于实时跟踪和视频分析。

2. **简单高效**：它使用了简单的像素比较操作，不需要复杂的数学模型，如GFTT中的高阶导数计算。

3. **鲁棒性强**：在噪声、光照变化和小尺度背景下也能找到稳定的兴趣点，这使得FAST在非理想环境下表现更稳定。

4. **可扩展性**：由于其模块化设计，可以很容易地与其他计算机视觉技术（如描述符）结合。

GFTT算法则相对复杂一些，它依赖于Harris角点检测原理，计算局部图像的高阶导数，寻找具有高角点响应的区域。虽然GFTT在某些情况下可能会提供更精确的兴趣点，但它的计算成本和对环境变化的敏感性使得在速度和效率要求较高的场景下，FAST成为更好的选择。