ORB算法根据角度参数提取BRIEF描述子,实现旋转不变性特征。随机ORB算法通过贪心算法进一步发现低相关性描述子作为最终二值字符串描述子输出。通常是256位的特征描述子,完整的ORB特征描述子算法流程图如下: OpenCV中基于ORB特征对象匹配代码演示如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include<opencv2/...
1.导入 OpenCV 库和其他必要的库: import cv2import numpy as np 2.加载图像并将其转换为灰度图像: img = cv2.imread('image.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.创建 ORB 对象并检测图像中的特征点和描述符: orb = cv2.ORB_create()keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(...
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种用于计算机视觉的特征检测和描述算法。ORB旨在高效地检测和描述图像中的关键点(图像中独特且可识别的位置),使其在对象识别、跟踪和图像拼接等各种任务中非常有用。ORB结合了FAST关键点检测和BRIEF描述符中使用的技术:FAST(来自加速段测试的特征)和BRIEF(二进制鲁棒独立基本...
orb.detectAndCompute()函数的参数,第一个参数是img,是个Mat类型的图像,None表示掩码,如果有roi区域,可以使用该参数传入参数,进行提取目标区域的操作。函数的返回值是一个元组,我们用独立的两个变量来接收,元组的两个变量是两个列表,第一个列表kp,代表着所有特征点的坐标,而第二个列表保存的是特征描述符,我们就...
ORB没有试图解决尺度不变性,(因为FAST本身就不具有尺度不变性。)但是这样只求速度的特征描述子,一般都是应用在实时的视频处理中的,这样的话就可以通过跟踪还有一些启发式的策略来解决尺度不变性的问题。 关于计算速度: ORB是sift的100倍,是surf的10倍。
(2)利用orb.detectAndCompute()检测关键点并计算 kp,des=orb.detectAndCompute(gray,None) ① 参数 gray:进行关键点检测的图像,注意是灰度图像 ② 返回值 kp:关键点信息,包括位置,尺度,方向信息 des:关键点描述符,每个关键点BRIEF特征向量,二进制字符串, ...
OpenCV中的ORB算法 ORB算法的第一步是定位训练图像中的所有关键点。找到关键点后,ORB会创建相应的二进制特征向量,并在ORB描述符中将它们组合在一起。 我们将使用OpenCV的ORB类来定位关键点并创建它们相应的ORB描述符。使用ORB_create()函数设置ORB算法的参数。 ORB_create()函数的参数及其默认值如下: ...
ORB算法根据角度参数提取BRIEF描述子,实现旋转不变性特征。随机ORB算法通过贪心算法进一步发现低相关性描述子作为最终二值字符串描述子输出。通常是256位的特征描述子,完整的ORB特征描述子算法流程图如下: OpenCV中基于ORB特征对象匹配代码演示如下: #include<opencv2/opencv.hpp> ...
opencvorb角点检测函数 opencv角点检测匹配 【OpenCV学习】(十)特征点检测与匹配 背景 提取图像的特征点是图像领域中的关键任务,不管在传统还是在深度学习的领域中,特征代表着图像的信息,对于分类、检测任务都是至关重要的; 特征点应用的一些场景: 图像搜索:以图搜图(电商、教育领域)...
1、ORB_create函数(初始化orb检测器) 2、orb.detectAndCompute函数(检测关键点并计算) 3、cv.drawKeypoints函数(绘制关键点) 二、代码 三、效果 一、基础理论 1、原理 ORB算法结合了Fast和Brief算法,提出了构造金字塔,为Fast特征点添加了方向,从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。具体流程描述如下: ...