OpenCV 3.1.0 Python 2.7中FAST.compute()调用失败求助

你遇到的问题本质是OpenCV 3.x中FASTFeatureDetector仅负责关键点检测，不具备特征描述子计算能力——它没有实现compute()或detectAndCompute()方法，所以调用这些方法必然会触发报错，和你调整关键点属性无关。

解决办法：搭配描述子提取器使用 #

FAST本身只是一个高效的角点检测器，如果需要为关键点生成可用于匹配的特征描述子，你需要将它和专门的描述子提取器（比如BRIEF）结合，或者直接使用集成了FAST+描述子的算法（比如ORB）。

方案1：FAST + BRIEF 组合

# 初始化FAST检测器和BRIEF描述子
fast = cv2.FastFeatureDetector_create()
brief = cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()

# 检测关键点（这一步你已经成功实现）
kp = fast.detect(Image8, None)

# 计算描述子
kp, des = brief.compute(Image8, kp)
# des就是每个关键点对应的特征向量，后续可用于特征匹配等任务

方案2：直接使用ORB（更简便）

ORB算法本身就是基于FAST关键点检测+改进版BRIEF描述子实现的，集成度更高，用法更简单：

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 一步完成关键点检测和描述子计算
kp, des = orb.detectAndCompute(Image8, None)

为什么原代码会报错？ #

OpenCV 3.x中cv2.FastFeatureDetector虽然继承自Feature2D类，但它只实现了detect()方法，没有实现compute()和detectAndCompute()的逻辑。当你调用这些未实现的方法时，底层C++代码会抛出-213错误（对应功能未实现的参数错误），这是API设计的预期行为，不是你的代码逻辑问题。

如果你的需求只是检测关键点（不需要描述子），那fast.detect()的结果已经足够，不需要调用compute()。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jindil