在ORB的原始论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF已经考虑到了特征点提取的多尺度问题,使用图像金字塔的方式对多个尺度的图像进行ORB特征提取。但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV的实现进行了修改,让特征点尽可能地分散到图片的整个区域而不是只有在纹理明显的区...
在ORB特征提取的第一步根据FAST角点检测算法检测出特征点(角点、兴趣点、关键点)之后,我们需要以某种方式来描述这些特征点的属性。对于这些特征点的描述算法,我们称之为特征点的描述子(Feature DescritorS).ORB特征提取算法采用BRIEF描述子来描述这些特征点的属性。 BRIEF算法的核心思想是在关键点P的周围以一定的方式...
orb特征点提取算法 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种特征点提取算法,它结合了FAST角点检测器和BRIEF描述子。 ORB算法的主要步骤如下: 1. FAST角点检测:首先,使用FAST角点检测器在图像中检测出候选的角点。FAST角点检测器是一种高效的角点检测算法,它通过比较像素点与其周围像素点的灰度值来判断是否为角点...
ORB呢,它可是在计算机视觉领域里超酷的一种特征点提取手段哦。它的全名是Oriented FAST and Rotated BRIEF。你看这名字,是不是感觉有点复杂又有点神秘呢? 先说说它里面的FAST部分吧。这个FAST算法就像是一个超级敏锐的小侦探,它能快速地在图像里找到那些可能是特征点的地方。它是怎么做到的呢?简单来讲,它就在图...
2)包含绿色边界在内的矩形用于提取FAST特征点. 3)包含浅灰色边界在内的整个矩形用于计算ORB描述子. void ORBextractor::Mat image) { for (int level = 0; level < nlevels; ++level) { // 计算缩放+补padding后该层图像的尺寸 float scale = mvInvScaleFactor[level]; ...
// 2. 提取特征点 orb->detect(img1, keypoints1); orb->detect(img2, keypoints2); // 3. 计算特征描述符 orb->compute(img1, keypoints1, descriptors1); orb->compute(img2, keypoints2, descriptors2); // 4. 对两幅图像的BRIEF描述符进行匹配,使用BFMatch,Hamming距离作为参考 ...
ORB的原理概括为以下几个部分 1.特征点:参考FAST特征点的提取方式寻找角点,从而确定特征点的位置,并在其基础上用灰度质心法给特征点加上了方向,使其具有旋转不变性,而且引入了高斯金字塔,使其具有尺度不变性。 2.描述子:在特征点周围选择合适的Patch,并在该Patch内按一定的概率分布规律取128点对,用没对点进行比...
在提取ORB特征点的时候,我们会在每一个金字塔层级上进行特征提取,这样不管相机拍摄距离物体是远还是近,我们可以在某个金字塔层级提取到真正的角点。我们在对不同图像特征点进行特征匹配时,就可以匹配不同图像里不同层级的金字塔上提取的特征点,实现尺度不变性。
orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 总结 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征。 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一...
ORB特征提取算法是一种快速的特征提取算法,具有旋转不变性、尺度不变性和鲁棒性等优点。在双目图像中提取ORB特征点的步骤如下: 对双目图像进行预处理,包括图像去噪、灰度化、尺度归一化等操作。 对双目图像中的每个像素点计算其Harris角点响应值,筛选出具有较高响应值的像素点作为关键点。