对一张图片截取模板并使用FAST进行特征检测，然后将检测结果进行暴力匹配

首先，你需要使用OpenCV库来读取图片，并使用FAST算法进行特征检测。FAST算法是一种快速的角点检测算法，它可以快速地检测出图像中的角点，因此非常适合于模板匹配。

接下来，你需要选择一个模板，在模板图像上使用FAST算法进行特征检测。这将产生一组特征点，每个特征点都有一个坐标和一个描述符。

然后，你需要在目标图像上使用FAST算法进行特征检测。这将产生另一组特征点。

接下来，你需要使用暴力匹配算法来匹配模板和目标图像中的特征点。暴力匹配算法是一种简单的算法，它的思想是对于模板中的每个特征点，找到在目标图像中距离最近的特征点。

最后，你可以使用匹配的结果来绘制矩形框来标记模板在目标图像中的位置。

下面是一个示例代码，它演示了如何使用OpenCV库来实现这个过程：

import cv2

# 读取模板图像和目标图像
template = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target = cv2.imread('target.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用FAST算法进行特征检测
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()

# 在模板图像上检测特征点
kp_template = fast.detect(template, None)

# 在目标图像上检测特征点
kp_target = fast.detect(target, None)

# 计算特征点的描述符
orb = cv2.ORB_create()

# 计算模板图像中的描述符
kp_template, des_template = orb.compute(template, kp_template)

# 计算目标图像中的描述符
kp_target, des_target = orb.compute(target, kp_target)

# 使用暴力匹配算法进行特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des_template, des_target)

# 根据匹配结果绘制矩形框
for match in matches:
    t_idx = match.queryIdx
    img_idx = match.trainIdx
    (x1, y1) = kp_template[t_idx].pt
    (x2, y2) = kp_target[img_idx].pt
    cv2.rectangle(target, (int(x2-x1), int(y2-y1)), (int(x2+x1), int(y2+y1)), (0, 255, 0), 2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow("Match result", target)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这个示例代码只是一个简单的演示，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。