FAST特征检测器主要根据像素周围16个像素的强度和阈值等参数来判断像素是否为关键点。
可调用cv2.FastFeatureDetector_create()函数创建一个FAST对象，然后调用FAST对象的detect()方法执行关键点检测，该方法将返回一个关键点列表。每个关键点对象均包含了关键点的角度、坐标、响应强度和邻域大小等信息。
示例代码如下。

FAST关键点检测

import cv2
img = cv2.imread('cube.jpg') #打开图像，默认为BGR格式
fast = cv2.FastFeatureDetector_create() #创建FAST检测器
kp = fast.detect(img,None) #检测关键点，不使用掩模
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,0,255)) #绘制关键点
cv2.imshow('FAST points',img2) #显示绘制了关键点的图像
fast.setThreshold(20) #设置阈值，默认阈值为10
kp = fast.detect(img,None) #检测关键点，不使用掩模
n=0
for p in kp: #输出关键点信息
print("第%s个关键点，坐标："%(n+1),p.pt,'响应强度：',p.response,
'邻域大小：',p.size ,'角度：',p.angle)
n+=1
img3 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,0,255))
cv2.imshow('Threshold20',img3) #显示绘制了关键点的图像
cv2.waitKey(0)