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...
return 0; } void find_feature_matches(cv::Mat img1, cv::Mat img2, vector<cv::KeyPoint> &kps1, vector<cv::KeyPoint> &kps2, vector<cv::DMatch> &matches){ cv::Mat descripions1, descripions2; cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::ORB::create(); cv::Ptr<cv::...
代码实现 cv::Ptr<cv::ORB>orb=cv::ORB::create(nKeypoints);//寻找nKeypoints个特征点cv::Ptr<cv::xfeatures2d::BEBLID>beblid=cv::xfeatures2d::BEBLID::create(0.75f,cv::xfeatures2d::BEBLID::SIZE_256_BITS);//用256个比特来描述特征std::vector<cv::KeyPoint>src_keypoints,target_keyp...
然后使用的3.4.3,不管是用mingw编译还是VS的msvc这都是一个问题。所以一定要选用低版本的cmake! 2、关于编译器,分别尝试过MSVC2013,用VS来编译;还有mingw(自己装了一个,可惜和qt里面的不一样,所以最后编译出来的也不能用)。 我的qt里面的编译器是4.8.1的,然后自己装的是4.9的,在cmake第一步configure的时候...
Mat img_2 =imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//初始化//首先创建两个关键点数组,用于存放两张图像的关键点,数组元素是KeyPoint类型std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;//创建两张图像的描述子,类型是Mat类型Mat descriptors_1, descriptors_2;//创建一个ORB类型指针orb,ORB类是继承自...
scoreType = ORB::HARRIS_SCORE,这表示用harris特征来给定分数。一般默认用这个。 patchSize = 31,默认吧,看不懂解释 fastThreshold = 20默认吧,看不懂解释 英文详解: https://docs.opencv.org/3.2.0/db/d95/classcv_1_1ORB.html#adc371099dc902a9674bd98936e79739c...
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。
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。
ORB的全称是ORiented Brief,它是将FAST角点检测与BRIEF特征描述结合并进行了改进: (1)由于要解决BRIEF算法的旋转不变性,则需要计算特征点的主方向。ORB中利用重心来计算,如下(其中(x,y)是特征邻域内的点): 计算图像的矩 m_{pq}=\sum x^{p}y^{q}I(x,y),\ p,q={0,1} \\ 计算矩形区域的质心 C=...
ORB算法来自OpenCV_Labs,在计算开支、匹配效率以及专利问题方面可以替代SIFT和SURF算法。 ORB算法是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体,并且通过修改增强了性能。首先使用FAST找到关键点,再使用Harris角点检测对关键点排序找到其中前N个点。并使用金字塔产生尺度不变特征。