据说ORB算法的速度是sift的100倍,是surf的10倍。ORB算法是为解决BRIEF的缺陷而改进的,主要解决两个缺点:噪声敏感、旋转不变性。 Ptr<ORB> create(int nfeatures =500,float scaleFactor=1.2f,int nlevels=8,int edgeThreshold=31,int firstLevel=0,int WTA_K=2,int scoreTyoe=0,int patchSize=31,int fastT...
1. SIFT (尺度不变特征变换)SIFT算法由Lowe在1999年提出,被广泛应用于图像特征提取和匹配。它具有旋转不变性和... 详解SIFT, SURF, ORB, FAST 特征提取算法比较 在计算机视觉领域中,特征提取是一项重要的任务,可以用于图像匹配、目标识别、图像拼接等应用。SIFT、SURF、ORB和FAST是广泛使用的特征提取算法。在本文中...
本文详细论述了四个特征点检测算法:Harris, SIFT,SURF以及ORB的思路步骤以及特点,分析了它们的局限性,并对几个重要问题进行了探讨。 Harris角点检测 Def. [角点(corner point)]在邻域内的各个方向上灰度变化值足够高的点,是图像边缘曲线上曲率极大值的点。 [基于灰度图像的角点检测] 包括基于梯度的方法(通过计算边...
对比SURF和SIFT算法,ORB算法更处于起步阶段,在2011年才首次发布。但比前两者的速度更快。ORB基于FAST关键点检测和BRIEF的描述符技术相结合。 FAST:特征检测算法。 BRIEF:只是一个描述符,这是图像一种表示方式,可以比较两个图像的关键点描述符,可作为特征匹配的一种方法。 通过以下一些函数实现,我们可以使用for循环来...
SURF算法：说明：SURF算法是一种加速稳健的特征提取算法，它可以在不同尺度和旋转下快速提取出图像的关键点，并生成独特的描述符。优点：计算速度比SIFT快，对尺度、旋转、光照等变化具有较好的鲁棒性，具有较高的特征匹配准确率。缺点：相对于SIFT算法，匹配准确率可能稍低。ORB算法：说明：ORB算法是一种基于特征描述...
详解SIFT, SURF, ORB, FAST 特征提取算法比较 在计算机视觉领域中,特征提取是一项重要的任务,可以用于图像匹配、目标识别、图像拼接等应用。SIFT、SURF、ORB和FAST是广泛使用的特征提取算法。在本文中,我们将详细比较这些算法并讨论各自的优缺点。 1. SIFT (尺度不变特征变换) ...
1、SIFT-SURF算法 (1)实例化SIFT sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() (2)利用sift.detectAndCompute()检测关键点并计算 kp,des=sift.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 ...
orb orb特征简介 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)该特征检测算法是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测。ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广泛。
全景图像的拼接,主要是特征点的提取、特征匹配和图像融合;现在CV领域有很多特征点的定义,比如sift、surf、harris角点、ORB都是很有名的特征因子。为了提高拼接的速度和质量,本文在特征提取时采用了改进的特征提取的算法,基于可靠性检测的SURF 算法,特征点粗匹配时采用快速匹配法。
Mode = "ORB"# 建议使用:快速拼接(没有版权限制) # Mode = "SURF"# 中速拼接(#需安装opencv-python=3.4.2.16) # Mode = "SIFT"# 慢速拼接(专利已过时,最新版openCV可直接使用) main(project_path, img1_path, img2_path, Mode)#自动设置阈值 ...