ORB特征点检测 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征是一种用于图像中的关键点检测和描述的算法,它是由Oriented FAST和Rotated BRIEF组合而成的,因此叫做ORB。目前来说是一个速度较快,稳定性较高的特征点检测和提取算法,许多关于图像拼接还有目标追踪技术都会使用ORB特征进行实现。 1 ORB快速了解 ORB特征具有以...
在ORB的方案中,是采用了FAST作为特征点检测算子。FAST应用的很多了,是出名的快,以防有人不知道,请看这里: 在Sift的方案中,特征点的主方向是由梯度直方图的最大值和次大值所在的bin对应的方向决定的。略嫌耗时。 在ORB的方案中,特征点的主方向是通过矩(moment)计算而来,公式如下: 有了主方向之后,就可以依据该...
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...
ORB 大部分特征点检测的算法都不仅仅是计算出图像的特征点就结束了的,计算特征点可以看做是“寻找图像的标志”,而如果要对两张表示同一物体的图像进行匹配,还需要去描述特征点,使得能够在两组特征点中准确找到相匹配的特征点对。这种“描述特征点”的数据称为描述子(descriptor)。 ORB使用oriented FAST算法来检测特...
ORB特征点检测匹配算法在计算机视觉领域得到了广泛应用,可以用于图像配准、物体识别、SLAM等各种应用场景中。 1.检测算法 ORB特征点的检测算法主要由两个部分组成:FAST角点检测器和Harris角点响应检测器。FAST角点检测器是一种高效的角点检测算法,可以用来寻找图像中的角点。Harris角点响应检测器则是一种基于灰度梯度的...
(2)第二个参数,const vector<KeyPoint>& 类型的keypoints,根据原图像检测得到的特征点。 (3)第三个参数,Mat& 类型的 outImage,输出图像,其内容取决于第五个参数标识符 flags。 (4)第四个参数,const Scalar& 类型的 color,关键点的颜色,默认值为 Scalar::all(-1)。
ORB算法的主要步骤包括特征点检测、特征描述和特征匹配。 1.特征点检测: ORB算法采用FAST角点检测器进行特征点检测,FAST角点检测器是一种高速的角点检测算法,通过比较中心点像素值和其周围相邻像素值的差异来判断是否为角点。FAST角点检测器在角度变化和尺度变化下具有一定的鲁棒性。 ORB算法在FAST角点检测的基础上进行...
1、Oriented FAST特征点提取 2、Rotated BRIEF特征描述符生成 三、算法效果 四、复现代码 一、背景介绍 本篇主要是对orb特征检测算法的简单整理和记录。 原始论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 二、基本原理 orb实际上就是前一篇:杞朹:图像特征点检测相关学习八(fast/BRIEF)的增强改进版本。
1.1 Fast特征提取 ORB算法的特征提取是由FAST算法改进的,这里成为oFAST(FASTKeypoint Orientation)。也就是说,在使用FAST提取出特征点之后,给其定义一个特征点方向,以此来实现特征点的旋转不变形。FAST算法是公认的最快的特征点提取方法。FAST算法提取的特征点非常接近角点类型。oFAST算法如下: ...
ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来,并在它们原来的基础上做了改进与优化。 首先,它利用FAST特征点检测的方法来检测特征点,然后利用Harris角点的度量方法,从FAST特征点从挑选出Harris角点响应值最大的NN个特征点。其中Harris角点的响应函数定义为: ...