Opencv中已经对ORB特征提取进行了实现:OpenCV-orb.cpp。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,OR...
ORB_SLAM中定义的pattern //下面就是预先定义好的随机点集,256是指可以提取出256位的描述子信息,每个位由一对点比较得来;4=2*2,前面的2是需要两个点(一对点)进行比较,后面的2是一个点有两个坐标staticintbit_pattern_31_[256*4] ={8,-3...
ORB-SLAM的特征提取方式主要包括以下步骤：1.检测关键点：使用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法在图像中检测关键点。2.描述关键点：对每个关键点分配方向和旋转角度，并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。3.提取特征：从关键点中提取特征，包括位置、方向、旋转角度和BRIEF描述子等信息。回环检测方式主要包括...
ORB算法是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述符的图像特征提取算法。它具有旋转不变性和尺度不变性等特点,可以有效地解决图像匹配和物体跟踪等问题。下面我们就来一步步讲解使用ORB算法进行图像特征提取的详细过程。 首先,我们需要导入OpenCV库和NumPy库,在Python中使用以下代码即可完成: ```python import cv2 import numpy...
一种ORB特征提取与匹配的方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种ORB特征提取与匹配的方法及装置说明:本发明公开了一种ORB特征提取与匹配的方法及装置,首先将原始图像转化为灰度图像,进行FAST角...专利查询请上爱企查
摘要 本发明公开了一种改进ORB的特征提取与匹配方法,包括如下步骤:(1)读取待匹配的两幅图片,并对每一幅图片构建图像金字塔;(2)根据图片像素情况,计算自适应FAST阈值;(3)进行FAST关键点的提取,同时运用四叉树算法使其分布均匀化;(4)提取完关键点后,计算关键点的BRIEF描述子;(5)对图像金字塔的每一层图片进行(2...
而自适应阈值ORB特征提取技术,则像是用一支细腻的画笔,捕捉每一个细微的变化,使得最终的地图既准确又丰富。 这项技术的关键在于“自适应阈值”这一概念。就像是一位经验丰富的画家,根据光线和色彩的变化调整画笔的力度和方向,自适应阈值能够根据图像的不同区域自动调整参数,以获得最佳的视觉效果。这种灵活性和敏感性...
其采用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点提取和描述符匹配技术，结合图优化和闭环检测算法，实现了高精度的地图构建和相机定位，具备良好的实时性和鲁棒性。在复杂的室内环境中，ORB - SLAM2能够快速准确地构建地图，帮助机器人实现自主导航；在室外场景中，即使面对光照变化、遮挡等复杂情况，ORB - SLAM2...
1.一种改进ORB算法的特征点提取与匹配方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤: 步骤一、利用FAST角点检测算法分别检测参考图像和目标图像特征点,通过构建图像金字塔,检测每一层图像特征点,使改进的ORB算法具有尺度不变性,计算特征点邻域的灰度质心,定义特征点到灰度质心的向量方向为该特征点的主方向,使改进的ORB算法具有...