cv::FastFeatureDetector::create() 用法

cv::FastFeatureDetector::create() 是OpenCV中用于创建FAST（Features from Accelerated Segment Test）特征检测器的静态函数。可以通过以下方法来使用它：

1. 导入OpenCV库：通过以下代码行在头文件中导入OpenCV库。

#include <opencv2/opencv.hpp>

2. 创建FAST特征检测器：使用以下代码行创建FAST特征检测器。

cv::Ptr<cv::FastFeatureDetector> detector = cv::FastFeatureDetector::create();

3. 检测图像特征：使用以下代码行检测图像中的特征。

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
detector->detect(image, keypoints);

其中，image是输入的图像，keypoints是检测到的图像特征的关键点向量。

需要注意的是，cv::FastFeatureDetector::create() 函数返回的是一个指向FAST特征检测器的指针，因此需要使用cv::Ptr<>类来保存它。

相关问题

CV_WRAP static Ptr<FastFeatureDetector> create( int threshold=10, bool nonmaxSuppression=true, int type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16 );

`cv::FastFeatureDetector::create()` 函数是一个静态函数，用于创建基于 FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法的特征检测器。该函数的定义如下：

CV_WRAP static Ptr<FastFeatureDetector> create(int threshold=10, bool nonmaxSuppression=true, int type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16);

该函数可以接受三个参数：

- threshold：FAST算法的阈值，取值范围为1到255，默认值为10。
- nonmaxSuppression：指定是否进行非最大值抑制，可选值为true或false，默认值为true。
- type：FAST算法的类型，可选值为`FastFeatureDetector::TYPE_5_8`、`FastFeatureDetector::TYPE_7_12`或`FastFeatureDetector::TYPE_9_16`，默认值为`FastFeatureDetector::TYPE_9_16`。

该函数返回一个指向 `cv::FastFeatureDetector` 类的智能指针，可以用于检测图像中的FAST特征点。使用方法如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("test.jpg");
    Ptr<FastFeatureDetector> detector = FastFeatureDetector::create(30, true, FastFeatureDetector::TYPE_9_16);
    std::vector<KeyPoint> keypoints;
    detector->detect(image, keypoints);
    // ...
    return 0;
}

在上面的代码中，我们创建了一个FAST特征检测器，阈值为30，进行非最大值抑制，类型为`FastFeatureDetector::TYPE_9_16`。然后，我们使用 `detect()` 函数检测图像中的FAST特征点。

不行，还是错的 错误使用 FastFeatureDetector_ ConstMap: Value not found 出错 cv.FastFeatureDetector (line 54) this.id = FastFeatureDetector_(0, 'new', varargin{:});

非常抱歉，我之前的回答仍然是错误的。在MATLAB中，OpenCV的`cv.ORB`和`cv.FastFeatureDetector`类没有`setUseOpenCL`属性或`setUseOpenCL`方法。

如果您想禁用OpenCL加速，请将`'GpuTarget'`参数设置为`'NoGpu'`。以下是一个示例代码片段：

% Load image
img = imread('image.jpg');

% Convert image to grayscale
gray = rgb2gray(img);

% Create ORB detector
detector = cv.ORB();

% Disable OpenCL acceleration
detector.GpuTarget = 'NoGpu';

% Detect ORB features
keypoints = detector.detect(gray);

% Compute ORB descriptors
descriptors = detector.compute(gray, keypoints);

% Visualize ORB features
imshow(insertMarker(img, keypoints.Location, 'Size', 10));

在这个示例中，我们创建了一个OpenCV ORB对象，并将其`GpuTarget`属性设置为`'NoGpu'`，以禁用OpenCL加速。然后，我们使用ORB对象来检测图像中的ORB特征并计算ORB描述符。最后，我们可视化了检测到的ORB特征。

希望这个回答能够帮助您解决问题。