ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)描述子是在BRIEF的基础上加入旋转不变性的。这是通过引入特征点的方向信息来实现的。 具体的步骤: 特征点检测:ORB使用FAST角点检测器来找到图像中的特征点。 计算特征点的方向:对于每个关键点,ORB计算其周围像素的质心,然后计算特征点到质心的向量,该向量的角度就是特征点的方向。
ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现,相比BRIEF算法中依靠随机方式获取二值点对,ORB通过FAST方法,FAST方式寻找候选特征点方式是假设灰度图像像素点A周围的像素存在连续大于或者小于A的灰度值,选择任意一个像素点P,假设半...
Oriented Fast:定位关键点以及关键点的方向 Ratated 旋转 Brief 对点建立描述子 所以ORB特征,就是两部:1 定位,O,2 旋转并建立描述子,RB。 这个跟SIFT的两步一样。 其实ORB可以和SIFT用于一样的场景,只不过ORB更快一些,所以,在机器人,无人车就采用了ORB. 我们先来看ORB中的第一步O:Oriented Fast. 这个Fas...
作者论文提到n的取值通常为128、256或者512。得到二进制方式的字符串描述子之后,匹配就可以通过XOR方式矩形,计算汉明距离。ORB特征提取跟纯BRIEF特征提取相比较,BRIEF方式采用随机点方式得最终描述子、而ORB通过FAST得到特征点然后得到描述子。 旋转不变性 ORB比BRIEF方式更加合理,同时具有旋转不变性特征与噪声抑制效果,ORB...
orb特征点提取方法 宝子!今天咱们来唠唠这个ORB特征点提取方法呀。 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...
ORB采用了BRIEF描述子,该描述子基于图像的局部二进制模式(LBP)。BRIEF描述子通过比较特定相对位置的像素点,生成一个二进制编码,用于表示该特征点周围的特征。通过使用LBP进行编码,BRIEF描述子能够提取出图像中的边缘和纹理等特征信息,从而实现特征描述的鲁棒性。 此外,ORB算法还引入了方向估计的步骤,以提高特征匹配的...
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 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称,可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量,这些特征向量可以用来识别图像中的对象。 其中,Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。ORB 首先会从图像中查找特殊区域,称为关键点。关键点即图像中突出的小区域,比如角点,比如它们具有像素值急剧的从浅色变为深...
ORB算法的核心思想是将原始图像转换为具有旋转不变性的特征点,提高算法的鲁棒性。这个过程主要可以分为两个步骤:FAST角点检测和BRIEF描述器计算。 FAST角点检测是ORB算法的第一步。该步骤通过比较一个像素周围的12个像素点的亮度来确定一个像素是否为角点。角点是指在一个图像区域内,具有相对较高的亮度变化的像素点。