OpenCV特征点检测------ORB特征
特征点检测与特征描述子
特征点检测与特征描述子SIFT特征：SIFT特征(Scale invariant feature transform)是一种局部特征检测的方法。
算法可以搜索出图像中的特征点，并且对特征点计算出一个128维的特征描述子以进行图像特征点匹配。
他具有尺度不变性，旋转不变性等优良性质，并且在一定程度上不受光照的影响。
原理介绍:在介绍SIFT之前，先引入LoG (Laplacian of Gaussian)算子的概念。
LoG算子实际就是在高斯滤波的基础上再求一个二阶导(拉普拉斯算子)。
图像经过与LoG的卷积，得到的新矩阵，我们通过寻找过0点就可以得到边缘角点等像素点。
并且使用归一化的LoG算子可以得到尺度不变性(无论图像的尺度大小，其极值点永远存在)。
之前曾经有人证明过，如果想要算子能够产生稳定的图像特征，可以使用尺度归一化的LoG算子。
但是由于直接进行计算比较费时，所以SIFT通过DOG(diference of Gaussian)来进行近似。
使用DOG来进行近似，需要构建高斯差分金字塔，在普通的图像金字塔基础上，在每个尺度的图像上使用标准差不同的高斯核做卷积。
之后，将相邻的图像相减得到最终的DOG结果，如下图所示。
在构造高斯图像金字塔时，需要以下几个参数。
O，图像降采样的次数，即有多少不同尺寸的图片；S，每个尺度的图片中，需要使用多少不同的高斯核进行卷积，σ，高斯核的标准差。
对于所有的DOG图，使用的高斯核的标准差满足下式：下图更直观的表现了这三个参数之间的关系，并且具体O的数量与图像实际大小以及最小尺寸图像的大小有关。
而在实际计算当中，S的取值为3-5左右，并且由于我们需要得到高斯模糊后图像的差值，所以我们实际需要S+2张高斯模糊的图像，相邻的图片作差以得到S 张DOG图。
在得到DOG之后，需要寻找关键特征点。
待寻找特征是DOG图中在空间上的极值点。
这样对于每个像素，在他周围有8个像素点，并且和他同图片大小但是高斯核标准差不同的两个相邻的图片间，他们在空间上也有相邻关系。
pythonopencv3基于ORB的特征检测和BF暴力匹配knn匹配flann匹配
pythonopencv3基于ORB的特征检测和BF暴力匹配knn匹配flann匹配Python OpenCV3中的ORB特征检测和BF暴力匹配以及FLANN匹配是计算机视觉中常用的技术，用于在图像中寻找相似的特征点并进行匹配。
下面将详细介绍这些技术以及如何使用它们。
一、ORB特征检测ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种用于检测图像特征的算法。
它结合了FAST特征检测和BRIEF特征描述子，并对其进行了改进，以便在实时性和准确性之间取得较好的平衡。
使用OpenCV中的ORB特征检测算法需要使用以下步骤：1. 创建ORB对象：使用cv2.ORB_create(方法创建ORB对象。
3. 绘制特征点：使用cv2.drawKeypoints(方法绘制特征点，传入原始图像、特征点和输出图像。
二、BF暴力匹配BF（Brute-Force）暴力匹配是一种简单但较慢的特征点匹配算法。
它通过计算两组特征点之间的欧氏距离，找到距离最近的特征点对。
使用BF暴力匹配算法需要使用以下步骤：1. 创建BFMatcher对象：使用cv2.BFMatcher_create(方法创建BFMatcher对象。
2. 匹配特征点：调用BFMatcher对象的match(方法，传入两组特征描述子，方法将返回最佳匹配的特征点对。
3. 绘制匹配结果：使用cv2.drawMatches(方法绘制匹配结果，传入原始图像和两组特征点。
三、FLANN匹配FLANN（Fast Approximate Nearest Neighbors）是一种快速近似最近邻算法，它可以在大型数据集上进行高效的最近邻。
在图像匹配中，它可以加速特征点匹配的过程。
使用FLANN匹配算法需要使用以下步骤：1. 创建FLANN匹配器：使用cv2.FlannBasedMatcher(方法创建FLANN匹配器对象。
2. 创建索引：调用BFMatcher对象的knnMatch(方法，传入两组特征描述子和最近邻数k，方法将返回最佳匹配的特征点对。
opencv的特征点提取结果
opencv的特征点提取结果1. 介绍在计算机视觉领域，特征点提取是一项至关重要的任务。
特征点可以用来识别图像中的关键信息，帮助进行目标检测、图像匹配和三维重构等任务。
而OpenCV作为一款常用的开源计算机视觉库，提供了丰富的特征点提取算法，如SIFT、SURF、ORB等。
本文将针对这些算法的特征点提取结果进行综合评估和分析。
2. SIFT算法的特征点提取结果SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种具有尺度不变性的特征点提取算法，通过寻找关键点的局部最大值来识别图像中的特征点。
SIFT算法的特征点具有较好的旋转不变性和尺度不变性，但在运算速度上较慢。
3. SURF算法的特征点提取结果SURF（Speeded-Up Robust Features）算法是一种加速版的SIFT 算法，通过积分图像和快速Hessian矩阵的计算来实现快速的特征点提取。
SURF算法在保持较好的旋转不变性和尺度不变性的大大提高了运算速度。
4. ORB算法的特征点提取结果ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种结合了FAST关键点检测和BRIEF特征描述子的快速特征点提取算法。
相比于SIFT和SURF算法，ORB算法在保持特征点质量的大幅提高了运算速度。
5. 综合评估和个人观点从实际的图像处理任务来看，SIFT算法因其良好的特征点质量和不变性在一定程度上是较为理想的选择，但其计算速度较慢，不适用于实时性要求较高的场景。
而SURF和ORB算法则在速度上有着明显的优势，尤其是ORB算法在实时性要求较高的场景下表现突出。
不过，需要注意的是在图像匹配和目标识别等任务中，不同的算法可能会有不同的效果，需要根据具体的应用场景来选择合适的特征点提取算法。
6. 总结本文对OpenCV中SIFT、SURF和ORB算法的特征点提取结果进行了全面评估和分析。
通过综合比较这些算法在特征点质量和计算速度上的表现，可以更好地选择适用于不同应用场景的特征点提取算法。
ORB特征提取详解
ORB特征提取详解ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种用于特征提取和匹配的计算机视觉算法，由Ethan Rublee等人于2024年提出。
它通过改进FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测器和BRIEF （Binary Robust Independent Elementary Features）描述子来提取关键点和特征描述子，具有旋转不变性和鲁棒性。
首先，ORB算法通过对图像进行尺度空间金字塔的构建，检测图像中的特征点。
ORB采用FAST角点检测器，能够快速而稳定地检测图像中的角点。
FAST角点检测器通过比较像素点与周围几个像素点的强度差异，来确定是否为角点。
为了提高检测精度和速度，ORB算法通过组合使用像素灰度值、像素对齐性和像素边界响应等策略来进一步优化FAST角点检测器。
然后，ORB算法对每个检测到的特征点计算其特征描述子。
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，以提高特征匹配的准确性和鲁棒性。
ORB通过计算特征点周围像素的灰度梯度，来估计特征点的主方向。
这使得ORB算法具有旋转不变性，能够匹配具有不同旋转角度的特征点。
对于有重叠的特征点，ORB还使用了一种图像块划分的方法来避免特征点之间的冗余。
最后，ORB算法通过几何校验和RANdom SAmple Consensus（RANSAC）算法来进行特征匹配和滤除外点。
通过计算两幅图像中特征点之间的距离和方向差异，并进行投影变换计算，ORB能够找到两幅图像中最匹配的特征点对，并剔除不一致的特征点。
OPENCV特征提取代码总结
OPENCV特征提取代码总结OpenCV是一个计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和算法。
其中特征提取是OpenCV中一个非常重要的功能，它可以从图像中提取出能够表达图像特征的向量。
下面是几个常见的特征提取方法的代码总结。
1. Harris角点检测算法代码Harris角点检测算法是一种常用的角点检测算法，可以检测图像中的角点。
它的代码如下：```import cv2import numpy as npdef harris_corner_detector(image):gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#计算图像的梯度dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)# 计算Harris角点响应函数dx2 = cv2.multiply(dx, dx)dy2 = cv2.multiply(dy, dy)dxy = cv2.multiply(dx, dy)k=0.04det = cv2.subtract(cv2.multiply(dx2, dy2), cv2.multiply(dxy, dxy))trace = cv2.add(dx2, dy2)response = cv2.divide(det, trace + k)#寻找响应值大于阈值的角点corners = []threshold = 0.01for i in range(response.shape[0]):for j in range(response.shape[1]):if response[i, j] > threshold:corners.append(cv2.KeyPoint(j, i, 1, -1, response[i, j]))return corners# 调用Harris角点检测算法image = cv2.imread('image.jpg')corners = harris_corner_detector(image)#在图片上绘制出检测到的角点cv2.drawKeypoints(image, corners, image)cv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```2.SIFT特征提取算法代码SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种尺度不变的特征提取算法，可以提取出图像的关键点和对应的描述子。
ORB特征点检测匹配算法
ORB特征点检测匹配算法ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 特征点检测匹配算法是一种用于计算机视觉中特征点提取和描述的算法。
它结合了FAST角点检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和快速计算速度，被广泛应用于目标识别、图像拼接、三维重建等领域。
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改进，引入了旋转不变性，通过计算像素的灰度质心，来判断角点的旋转方向，并计算角点的方向和尺度。
2.特征描述：ORB算法使用BRIEF描述符对特征点进行描述，BRIEF是一种二进制描述符，它通过随机选择一组像素对，并比较它们的亮度值来生成一个二进制串。
BRIEF描述符具有较低的计算复杂度和存储空间需求，适合于在实时性要求较高的场景中使用。
为了提高旋转不变性，ORB算法在BRIEF描述符的基础上引入了方向校正，将旋转不变特征描述符 (Rotated BRIEF) 与尺度不变特征描述符(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 结合起来。
在计算BRIEF描述符之前，ORB算法将图像进行多个尺度的高斯模糊操作，计算每个尺度下的图像金字塔，并在每个金字塔层级上计算BRIEF描述符。
3.特征匹配：特征点匹配是ORB算法的最后一步，通过计算特征点之间的距离来确定匹配关系。
ORB算法使用汉明距离 (Hamming Distance) 来衡量两个二进制描述符的相似性，汉明距离越小表示两个特征点越相似。
为了提高匹配的鲁棒性，ORB算法采用了基于最近邻和次近邻距离比的匹配策略，只有当最近邻距离比次近邻距离的阈值小于一个阈值时，才认为匹配成功。
Opencv中特征点提取和特征匹配算法详解(ORBSIFTSURFFAST)
Opencv中特征点提取和特征匹配算法详解（ORBSIFTSURFFAST）OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的算法和函数。
特征点提取和特征匹配是计算机视觉中常用的任务之一，可以在图像中找到具有独特性质的特征点，并使用这些特征点进行图像匹配、物体识别和姿态估计等任务。
在OpenCV中，有多种特征点提取和特征匹配算法可供选择，其中包括ORB、SIFT、SURF和FAST 等。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述符的特征点提取和特征匹配算法。
它的主要优势在于计算速度较快，适用于实时的计算机视觉应用。
ORB算法首先使用FAST角点检测算法在图像中检测角点，然后计算角点的Oriented FAST角度和尺度。
接下来，在每个角点周围的区域中计算二进制描述符，用于描述角点的特征。
最后，使用二进制描述符进行特征匹配，可以使用暴力匹配、近邻算法或FLANN算法等进行匹配。
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种基于尺度不变特征变换的特征点提取和特征匹配算法。
SIFT算法通过构建尺度空间和特征点检测器来提取具有尺度不变性的特征点。
在尺度空间中，SIFT算法使用不同的尺度和方向的高斯滤波器来检测具有独特性质的特征点。
然后，通过计算特征点周围区域的梯度和方向来为每个特征点计算描述符。
最后，可以使用距离度量或RANSAC算法进行特征点的匹配。
SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种基于加速鲁棒特征（speeded-up robust features）的特征点提取和特征匹配算法。
SURF算法主要通过构建尺度空间和计算积分图像来加速特征点提取和匹配的过程。
在尺度空间中，SURF算法使用高斯滤波器来检测不同尺度的特征。
然后，通过计算每个特征点周围区域的Haar小波响应来计算特征点的描述符。
orb特征点提取方法
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，它就在图像的像素点周围画个小圈，然后看看这个小圈里像素的亮度变化。
如果有一些像素点周围的亮度变化特别明显，那这个点就很有可能是个特征点啦。
就像是在一群人中，突然看到一个穿着特别鲜艳、与众不同的人，一下子就吸引了你的目光一样。
再讲讲BRIEF。
BRIEF呢，它主要是对找到的这些可能的特征点进行描述。
它会用一种很巧妙的方式，把这个特征点周围的一些信息用数字表示出来。
这就好比给这个特征点做了一个独特的“身份证”，这样计算机就能更好地识别和区分不同的特征点了。
而ORB的特别之处在于，它把FAST和BRIEF结合起来，还加了一些自己的小创新。
比如说，它解决了FAST找到的点方向不确定的问题。
就好像给那些有点迷糊、不知道自己方向的特征点指了一个明确的方向，让它们变得更加有用。
ORB在很多实际的应用里都特别厉害呢。
比如说在图像匹配方面，就像你玩拼图游戏一样，它能准确地找到不同图像中相似的部分。
还有在目标追踪的时候，它可以紧紧地“抓住”目标的特征，不管目标怎么移动、怎么变化，都能追踪到。
不过呢，ORB也不是完美无缺的啦。
有时候在一些复杂的图像环境里，比如说图像特别模糊或者有很多干扰的时候，它可能也会有点小失误。
但是总体来说，它还是一个非常实用、非常有趣的特征点提取方法呢。
宝子，你现在是不是对ORB特征点提取方法有点感觉啦？。
OpenCV提取ORB特征并匹配
OpenCV提取ORB特征并匹配OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
其中ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种旋转不变的特征描述子算法，结合了FAST角点检测和BRIEF特征描述子。
在本文中，我们将使用OpenCV提取ORB特征，并进行特征匹配。
特征提取是计算机视觉中最基本的任务之一，它能够从图像中提取出一些最具代表性的特征点，用来描述图像中的信息。
ORB是一种旋转不变的特征描述子算法，它能够在一定程度上保持图像特征的不变性，对于旋转、平移和尺度变化具有较好的鲁棒性。
首先，我们需要安装OpenCV库，可以使用pip命令进行安装：``` pythonpip install opencv-python```接下来，我们将使用`cv2.ORB_create(`方法创建一个ORB对象，并设置一些参数，如：``` pythonorb = cv2.ORB_create(nfeatures=1000, scaleFactor=1.2,nlevels=8, edgeThreshold=31, firstLevel=0, WTA_K=2, patchSize=31, fastThreshold=20)```其中，`nfeatures`参数表示我们要提取的特征点的最大数量，`scaleFactor`控制金字塔图像之间的尺度比例，`nlevels`表示金字塔图像的层数，`edgeThreshold`是FAST角点检测的阈值，`WTA_K`是BRIEF描述子的比特位数，`patchSize`是用于计算BRIEF描述子的窗口大小，`fastThreshold`是FAST角点检测的阈值。
``` python```其中，`image`是输入的图像。
`keypoints`是一个包含提取出的特征点的列表，每个特征点包含了其在图像中的位置等信息。
`descriptors`是一个矩阵，每一行表示一个特征点的特征描述子。
orb特征提取算法原理及python实现
orb特征提取算法原理及python实现Orb特征提取算法原理及Python实现引言特征提取是计算机视觉领域中的重要任务之一，它能够从图像中提取出具有独特性质的局部特征，用于识别、匹配和分类等任务。
ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种经典的特征提取算法，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述子，并加入了旋转不变性的机制。
本文将详细解释ORB特征提取算法的原理，并使用Python实现。
1.ORB特征提取算法原理1.1 FAST角点检测ORB特征提取算法首先利用FAST角点检测算法找到图像中的角点。
FAST算法通过比较一个像素周围邻域的亮度值来确定是否为角点。
具体来说，对于一个像素p，如果它的周围邻域内存在n个连续的像素点都比p的亮度值加上一个阈值t大或者都比p的亮度值减去t小，则认为像素p是一个角点。
1.2 BRIEF描述子BRIEF是一种二进制的描述子，它能够有效地表示局部图像的特征。
BRIEF描述子通过选取一组特定的像素对，并计算它们之间的亮度差异，将这些亮度差异转化为二进制编码。
这样可以大大减小描述子的维度，提高匹配速度。
1.3 旋转不变性在一张图像中，同一个角点可能会因为图像的旋转而出现在不同的位置上。
为了增加ORB算法的鲁棒性和匹配准确率，ORB引入了旋转不变性。
具体来说，ORB算法会在每个检测到的角点周围划定一个圆形区域，并计算该区域内的图像梯度方向直方图。
这样可以将角点的方向信息加入到描述子中，使得描述子能够适应图像旋转的变化。
2.Python实现接下来我们使用Python编程语言来实现ORB特征提取算法。
首先，我们需要导入OpenCV库，它提供了ORB算法的实现。
pythonimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.png', 0)# 创建ORB对象orb = cv2.ORB_create()# 使用ORB算法提取图像特征点和描述子keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img, None)# 绘制特征点img_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None,color=(0, 255, 0), flags=0)# 显示图像cv2.imshow('ORB keypoints', img_keypoints)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上述代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图像。
pythonopencv3基于ORB的特征检测和BF暴力匹配knn匹配flann匹配
pythonopencv3基于ORB的特征检测和BF暴⼒匹配knn匹配flann匹配bf暴⼒匹配：1# coding:utf-823import cv245"""6orb特征检测和匹配7两幅图⽚分别是乐队的logo 和包含该logo的专辑封⾯8利⽤orb进⾏检测后进⾏匹配两幅图⽚中的logo910"""11# 按照灰度图像的⽅式读⼊两幅图⽚12 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)13 img2 = cv2.imread("../data/album1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)1415# 创建ORB特征检测器和描述符16 orb = cv2.ORB_create()17# 对两幅图像检测特征和描述符18 keypoint1, descriptor1 = orb.detectAndCompute(img1, None)19 keypoint2, descriptor2 = orb.detectAndCompute(img2, None)20"""21keypoint 是⼀个包含若⼲点的列表22descriptor 对应每个点的描述符是⼀个列表，每⼀项都是检测到的特征的局部图像2324检测的结果是关键点25计算的结果是描述符2627可以根据监测点的描述符来⽐较检测点的相似之处2829"""30# 获得⼀个暴⼒匹配器的对象31 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)32# 利⽤匹配器匹配两个描述符的相近成都33 maches = bf.match(descriptor1, descriptor2)34# 按照相近程度进⾏排序35 maches = sorted(maches, key=lambda x: x.distance)36# 画出匹配项37 img3 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, img2, keypoint2, maches[: 30], img2, flags=2)3839 cv2.imshow("matches", img3)40 cv2.waitKey()41 cv2.destroyAllWindows()knn匹配：1# coding:utf-823import cv245# 按照灰度图像读⼊两张图⽚6 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)7 img2 = cv2.imread("../data/album1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)89# 获取特征提取器对象10 orb = cv2.ORB_create()11# 检测关键点和特征描述12 keypoint1, desc1 = orb.detectAndCompute(img1, None)13 keypoint2, desc2 = orb.detectAndCompute(img2, None)14"""15keypoint 是关键点的列表16desc 检测到的特征的局部图的列表17"""18# 获得knn检测器19 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)20 matches = bf.knnMatch(desc1, desc2, k=1)21"""22knn 匹配可以返回k个最佳的匹配项23bf返回所有的匹配项24"""25# 画出匹配结果26 img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, keypoint1, img2, keypoint2, matches, img2, flags=2)27 cv2.imshow("matches", img3)28 cv2.waitKey()29 cv2.destroyAllWindows()FLANN匹配：# coding:utf-8import cv2"""FLANN是类似最近邻的快速匹配库它会根据数据本⾝选择最合适的算法来处理数据⽐其他搜索算法快10倍"""# 按照灰度图⽚读⼊img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2 = cv2.imread("../data/album1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建sift检测器sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 查找监测点和匹配符kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)"""keypoint是检测到的特征点的列表descriptor是检测到特征的局部图像的列表"""# 获取flann匹配器FLANN_INDEX_KDTREE = 0indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)searchParams = dict(checks=50)flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams)# 进⾏匹配matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)# 准备空的掩膜画好的匹配项matchesMask = [[0, 0] for i in range(len(matches))]for i, (m, n) in enumerate(matches):if m.distance < 0.7*n.distance:matchesMask[i] = [1, 0]drawPrams = dict(matchColor=(0, 255, 0),singlePointColor=(255, 0, 0),matchesMask=matchesMask,flags=0)# 匹配结果图⽚img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, **drawPrams) cv2.imshow("matches", img3)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()。
ORB算法的特征点检测优化方法
ORB算法的特征点检测优化方法ORB算法的特征点检测优化方法ORB算法（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种计算机视觉领域中常用的特征点检测算法，它可以在图像中找到具有独特性质的关键点，用于图像匹配、目标跟踪等任务。
然而，在实际应用中，ORB算法存在着一些问题，如特征点数量不稳定、检测速度慢等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些优化方法，以提高ORB算法的性能和效果。
首先，针对ORB算法的特征点数量不稳定的问题，研究者们提出了自适应阈值的方法。
传统的ORB算法使用固定的阈值来判断一个像素是否为角点，但这种方法在不同的图像中效果会有很大差异。
为了解决这个问题，研究者们提出了根据图像灰度分布自适应调整阈值的方法。
具体来说，他们通过统计图像的灰度直方图，计算出一个动态的阈值，以适应不同图像的特征点分布。
实验证明，这种方法能够显著提高ORB算法的稳定性和准确性。
其次，针对ORB算法的检测速度慢的问题，研究者们提出了加速方法。
传统的ORB算法是通过在图像中寻找角点来检测特征点，但这个过程是比较耗时的。
为了加速检测过程，研究者们提出了一种基于图像尺度金字塔的方法。
具体来说，他们通过对图像进行多次缩放，然后在不同尺度下检测角点。
这样一来，就可以减少检测的像素数量，从而提高检测速度。
实验证明，这种方法能够显著加速ORB算法的特征点检测过程。
此外，为了进一步提高ORB算法的性能和效果，研究者们还提出了一些其他的优化方法。
例如，他们提出了一种基于平滑图像的特征点检测方法，通过先对图像进行平滑处理，然后再检测特征点，可以有效去除噪声，提高特征点的质量。
另外，他们还提出了一种基于图像边缘信息的特征点筛选方法，通过对图像边缘进行分析，可以进一步提高特征点的准确性和稳定性。
综上所述，针对ORB算法的特征点检测优化问题，研究者们提出了一系列的方法和技术，包括自适应阈值、加速方法、基于平滑图像和图像边缘信息的优化方法等。
OpenCV实现特征检测和特征匹配方法汇总
OpenCV实现特征检测和特征匹配⽅法汇总⽬录1.SURF2.SIFT3.ORB4.FAST5.Harris⾓点⼀幅图像中总存在着其独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图像的特征，成为特征点。
计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是⼀特征点为基础⽽进⾏的，所以，如何定义和找出⼀幅图像中的特征点就⾮常重要。
这篇⽂章我总结了视觉领域最常⽤的⼏种特征点以及特征匹配的⽅法。
在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点或特征点）的概念已经得到了⼴泛的应⽤，包括⽬标识别、图像配准、视觉跟踪、三维重建等。
这个概念的原理是，从图像中选取某些特征点并对图像进⾏局部分析，⽽⾮观察整幅图像。
只要图像中有⾜够多可检测的兴趣点，并且这些兴趣点各不相同且特征稳定，能被精确地定位，上述⽅法就⼗分有效。
以下是实验⽤的图像：第⼀幅是⼿机抓拍的风景图，第⼆幅是遥感图像。
1.SURF特征检测的视觉不变性是⼀个⾮常重要的概念。
但是要解决尺度不变性问题，难度相当⼤。
为解决这⼀问题，计算机视觉界引⼊了尺度不变特征的概念。
它的理念是，不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到⼀致的关键点，⽽且每个被检测的特征点都对应⼀个尺度因⼦。
理想情况下，对于两幅图像中不同尺度的的同⼀个物体点，计算得到的两个尺度因⼦之间的⽐率应该等于图像尺度的⽐率。
近⼏年，⼈们提出了多种尺度不变特征，本节介绍其中的⼀种：SURF特征。
SURF全称为“加速稳健特征”（Speeded Up Robust Feature），我们将会看到，它们不仅是尺度不变特征，⽽且是具有较⾼计算效率的特征。
我们⾸先进⾏常规的特征提取和特征点匹配，看看效果如何。
#include "highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat image01 = imread("2.jpg", 1); //右图Mat image02 = imread("1.jpg", 1); //左图namedWindow("p2", 0);namedWindow("p1", 0);imshow("p2", image01);imshow("p1", image02);//灰度图转换Mat image1, image2;cvtColor(image01, image1, CV_RGB2GRAY);cvtColor(image02, image2, CV_RGB2GRAY);//提取特征点SurfFeatureDetector surfDetector(800); // 海塞矩阵阈值，在这⾥调整精度，值越⼤点越少，越精准 vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;surfDetector.detect(image1, keyPoint1);surfDetector.detect(image2, keyPoint2);//特征点描述，为下边的特征点匹配做准备SurfDescriptorExtractor SurfDescriptor;Mat imageDesc1, imageDesc2;pute(image1, keyPoint1, imageDesc1);pute(image2, keyPoint2, imageDesc2);//获得匹配特征点，并提取最优配对FlannBasedMatcher matcher;vector<DMatch> matchePoints;matcher.match(imageDesc1, imageDesc2, matchePoints, Mat());cout << "total match points: " << matchePoints.size() << endl;Mat img_match;drawMatches(image01, keyPoint1, image02, keyPoint2, matchePoints, img_match);namedWindow("match", 0);imshow("match",img_match);imwrite("match.jpg", img_match);waitKey();return 0;}由上⾯的特征点匹配的效果来看，匹配的效果还是相当糟糕的，如果我们拿着这样⼦的匹配结果去实现图像拼接或者物体追踪，效果肯定是极差的。
opencvsharp的orb使用方法
opencvsharp的orb使用方法【实用版4篇】目录（篇1）1.OpenCVSharp 简介2.ORB 算法原理3.OpenCVSharp 中 ORB 的使用方法4.示例代码正文（篇1）1.OpenCVSharp 简介OpenCVSharp是一个基于OpenCV的C#库，它为开发人员提供了在.NET 平台上处理图像和视频的强大功能。
通过使用OpenCVSharp，开发人员可以在C#应用程序中轻松地实现图像处理和计算机视觉功能。
2.ORB 算法原理ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种用于特征检测和描述符提取的图像匹配方法。
它是 Fast 特征检测算法和 BRIEF 描述符算法的改进版本，具有旋转不变性和尺度不变性。
目录（篇2）1.OpenCVSharp 简介2.ORB 算法原理3.ORB 特征点的提取与匹配4.使用 ORB 进行图像匹配的示例代码5.总结正文（篇2）1.OpenCVSharp 简介OpenCVSharp是一个基于OpenCV的.NET封装库，它为开发人员提供了在C#和F#中使用OpenCV的便捷途径。
通过OpenCVSharp，我们可以轻松地实现图像处理、计算机视觉等功能。
2.ORB 算法原理ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种基于 FAST 和BRIEF 的改进型特征点检测与描述子算法。
ORB 算法具有旋转不变性、尺度不变性和亮度不变性等优点，因此在计算机视觉领域被广泛应用。
ORB 算法主要包括以下几个步骤：（1）FAST 角点检测：通过 FAST 算法检测图像中的角点，即具有独特局部结构的关键点。
（2）关键点方向计算：根据检测到的角点，计算其方向信息，用于后续的特征描述子计算。
（3）BRIEF 描述子计算：对每个角点，使用 BRIEF 算法计算其描述子，描述子具有较高的旋转不变性和尺度不变性。
ORB特征描述子
ORB特征描述子ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种用于图像特征描述的算法，基于FAST（Features from Accelerated Segment Test）特征点检测和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）特征描述。
ORB算法在2024年由Ethan Rublee等人提出，作为一种快速、稳健的特征描述子算法，能够在实时性要求较高的场景中广泛应用。
ORB算法的特征描述子主要以二进制形式表示，这使得其在计算和存储上具有很大的优势。
ORB算法的主要步骤包括特征点检测、方向计算、特征描述和特征匹配。
首先，在ORB算法中，采用FAST特征点检测算法找到图像中的角点。
FAST特征点检测算法是一种基于像素差异的快速特征点检测算法，通过比较图像像素点与其周围像素点的差异，判断当前像素点是否为角点。
FAST算法非常快速，能够在实时性要求较高的情况下准确地检测出图像中的角点。
接下来，在ORB算法中，通过计算角点的方向，为每个特征点指定一个主方向。
为了提高描述子的鲁棒性，ORB算法采用了一种旋转不变性的策略，即对检测到的每个角点，计算其灰度质心和方向。
通过计算每个角点周围像素的灰度和方向的加权平均值，为每个特征点指定一个主方向。
这样做的目的是使特征描述子具有旋转不变性，能够在不同旋转角度下匹配。
然后，在ORB算法中，采用BRIEF特征描述子对每个特征点进行描述。
BRIEF特征描述子是一种二进制描述子，用于描述图像特征点的像素差异。
BRIEF采用随机选择的方式生成一个二进制模板，并使用该模板对每个特征点的像素进行描述。
通过对每个特征点周围的像素点进行二进制比较，得到一个二进制特征向量，表示该特征点的特征。
最后，在ORB算法中，通过计算两个特征描述子的汉明距离，进行特征匹配。
汉明距离是一种用于衡量两个二进制向量之间距离的度量方法，它表示二进制向量中对应位不同的个数。
ORB特征点检测匹配算法
ORB特征点检测匹配算法ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种基于特征点的检测和描述算法，它结合了FAST角点检测器和BRIEF描述子生成器的优点，具有快速、高效和鲁棒性等优点。
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角点检测算法，可以用来确定角点的强度和位置。
在ORB特征点检测算法中，首先使用FAST角点检测器对图像进行角点检测，然后在检测到的角点周围使用Harris角点响应检测器来确定最终的特征点位置。
通过这种组合方式，可以同时实现高效和鲁棒的角点检测，提高特征点检测的准确性和稳定性。
2.描述算法ORB特征点的描述算法主要由两个部分组成：BRIEF特征描述子生成器和ORB特征描述子。
BRIEF是一种二进制描述子生成算法，可以将每个特征点周围的像素值转换为一个二进制串。
ORB特征描述子是在BRIEF基础上进行改进的一种特征描述子，可以提高描述子的稳定性和鲁棒性。
在ORB特征点描述算法中，首先使用BRIEF特征描述子生成器对检测到的特征点进行二进制描述，然后通过ORB特征描述子将二进制描述子进行优化和加权，提高描述子的区分度和准确性。
通过这种方式，可以快速生成高质量的特征描述子，用于后续的特征匹配和识别过程。
3.匹配算法ORB特征点匹配算法主要通过计算两幅图像中的特征点之间的相似性来进行匹配。
在匹配过程中，通常采用汉明距离或欧氏距离等指标来度量特征点之间的相似性，找到最匹配的特征点对。
通过匹配算法，可以实现图像的配准、物体的识别和SLAM等应用。
总的来说，ORB特征点检测匹配算法是一种高效、鲁棒的特征点检测和描述算法，具有快速计算速度、高准确性和广泛应用等优点，适用于各种计算机视觉应用领域。
超详细的orb解读
超详细的orb解读ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种计算机视觉领域中的特征提取算法，广泛用于图像配准、目标识别和三维重建等任务。
下面是对ORB算法的超详细解读：1. 特征点检测：- 首先，ORB算法使用FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测器来寻找图像中的候选特征点。
FAST角点检测器通过在图像中选择灰度强度变化较大的像素来识别角点。
- FAST角点检测器在图像的不同位置进行高速测试，以确定像素是否为角点。
通过阈值来确定像素点是否为角点。
- 然后，通过非最大值抑制来剔除过于接近的候选特征点，以保证选择的特征点具有一定的空间分布。
2. 方向分配：- 对于每个选定的特征点，ORB算法计算其方向。
为了提高方向的稳定性，ORB使用了一种金字塔法来计算特征点的方向。
它将特征点周围的像素划分为若干层，并计算每层的灰度梯度。
- 通过在每个像素上计算梯度方向直方图，ORB算法可以选择具有最大梯度幅度的方向作为特征点的方向。
- 这样做可以使ORB算法对图像旋转具有一定的鲁棒性，因为它可以在不同的方向上检测到相同的特征点。
3. 特征描述：- 在ORB算法中，使用BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述符来描述特征点的局部区域。
BRIEF描述符是一种二进制的局部描述符，通过比较两个像素的灰度值来生成一个二进制串。
- 为了提高BRIEF描述符的鲁棒性和可重复性，ORB算法引入了旋转不变性。
它使用特征点的方向信息对特征点周围的区域进行旋转，使得描述符具有相对于旋转的不变性。
- 为了生成更具鲁棒性的描述符，ORB算法采用了多个不同尺度的金字塔图像，以对尺度变化进行适应。
4. 特征匹配：- 在ORB算法中，通过计算特征点描述符之间的汉明距离（Hamming Distance）来进行特征匹配。
orb特征点提取 c++代码
orb特征点提取 c++代码ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点提取是一种在计算机视觉中常用的特征点提取算法。
它结合了FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子生成算法，能够在保持高效率的同时提供稳定性和良好的旋转不变性。
下面是一个使用C++实现的ORB特征点提取的代码示例：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>int main(){// 读取图像cv::Mat image = cv::imread('image.jpg',cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 创建ORB特征点提取器cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();// 检测特征点std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;orb->detect(image, keypoints);// 计算特征点的描述子cv::Mat descriptors;orb->compute(image, keypoints, descriptors);// 可以对特征点和描述子进行进一步的处理，例如匹配、筛选等return 0;}```在上述代码中，首先使用`cv::imread`函数读取一张灰度图像。
然后，通过`cv::ORB::create()`创建了一个ORB特征点提取器的实例。
接下来，调用`detect`函数检测图像中的特征点，并将结果保存在`keypoints`向量中。
最后，调用`compute`函数计算特征点的描述子，并将结果保存在`descriptors`矩阵中。
通过这段代码，我们可以获取图像中的ORB特征点以及对应的描述子，然后可以根据实际需求进行进一步的处理，例如特征点匹配、目标跟踪、图像拼接等应用。
opencv关于特征点的descriptor
opencv关于特征点的descriptorOpenCV 提供了10种特征检测⽅法："FAST" – FastFeatureDetector"STAR" – StarFeatureDetector"SIFT" – SIFT (nonfree module)"SURF" – SURF (nonfree module)"ORB" – ORB"MSER" – MSER"GFTT" – GoodFeaturesToTrackDetector"HARRIS" – GoodFeaturesToTrackDetector with Harris detector enabled"Dense" – DenseFeatureDetector"SimpleBlob" – SimpleBlobDetectorOpenCV 中和 2D 特征检测相关的算法的头⽂件位于opencv\modules\features2d\include\opencv2\features2d.hpp，除SIFT、SURF以外的特征。
opencv\modules\nonfree\include\opencv2\nonfree\features2d.hpp，只包含SIFT、SURF这两个受专利保护的特征，因此不是免费的（nonfree）。
我们来看具体的类DescriptorExtractor 的⼦类都是描述⼦提取器，包含FREAKOpponentColorDescriptorExtractorBriefDescriptorExtractorFeatureDetector 的⼦类都是特征检测器，包含MSERStarDetector，⼜名 StarFeatureDetectorFastFeatureDetectorGFTTDetector，⼜名 GoodFeaturesToTrackDetectorSimpleBlobDetectorDenseFeatureDetectorFeatureDetector 还提供⼀系列特殊的适配器⼦类，⽤于增强或加速之前的 FeatureDetector 类GridAdaptedFeatureDetectorPyramidAdaptedFeatureDetectorAdjusterAdapterDynamicAdaptedFeatureDetectorFastAdjusterStarAdjusterSurfAdjusterFeature2D 的⼦类既是 FeatureDetector，⼜是 DescriptorExtractor，包含BRISKORBSIFTSURF。
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另外一个是寻找目标匹配 在右边的场景图里面寻找左边那幅图的starbucks标志 效果如下：
需要在之前的那个imshow之前加上如下代码即可完成一个简单的功能展示：
// localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i) { // get the keypoints from the good matches obj.push_back(keyPoints_1[ good_matches[i].queryIdx ].pt); scene.push_back(keyPoints_2[ good_matches[i].trainIdx ].pt); } Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC ); // get the corners from the image_1 std::vector<Point2f> obj_corners(4); obj_corners[0] = cvPoint(0,0); obj_corners[1] = cvPoint( img_1.cols, 0); obj_corners[2] = cvPoint( img_1.cols, img_1.rows);
OpenCV特征点检测------ORB特征
wangyaninglm
论
2015-04-01
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ORB算法
ORB是是ORiented Brief的简称。ORB的描述在下面文章中： Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alt ernative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文，不过OpenCV2.3RC中已经有了实现，Willow Garage有一个talk也提到了这个算法，因此我不揣浅陋，在这里总结一下。 Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL 的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些 点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子 。详细算法描述参考如下论文： Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fua P.: BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features. ECCV 2010 注意在BRIEF eccv2010的文章中，BRIEF描述子中的每一位是由随机选取的两个像素点做二 进制比较得来的。文章同样提到，在此之前，需要选取合适的gaussian kernel对图像做平滑 处理。（为什么要强调这一点，因为下述的ORB对此作了改进。） BRIEF的优点在于速度，缺点也相当明显：
参考Slides Related posts Android-opencv之CVCamera (1)
最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用
分类： Opencv学习C++2011-11-30 12:1511612人阅读评论(16)收藏举报 floatimagedistancevectorobjectless 看到OpenCV2.3.1里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB
obj_corners[3] = cvPoint( 0, img_1.rows); std::vector<Point2f> scene_corners(4); perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H); // draw lines between the corners (the mapped object in the scene - image_2) line( img_matches, scene_corners[0] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f( img_1.co ls, 0),Scalar(0,255,0)); line( img_matches, scene_corners[1] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f( img_1.co ls, 0),Scalar(0,255,0)); line( img_matches, scene_corners[2] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f( img_1.co ls, 0),Scalar(0,255,0)); line( img_matches, scene_corners[3] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f( img_1.co ls, 0),Scalar(0,255,0));
特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。 （ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF. 点击下载论文） 经过查找发现： 描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的，比如说有 ORB，BRIEF 对于float 匹配方式有： FlannBased BruteForce<L2<float> > BruteForce<SL2<float> > BruteForce<L1<float> > 对于uchar有： BruteForce<Hammin> BruteForce<HammingLUT>
BruteForceMatcher< L2<float> > matcher;//改动的地方
完整代码如下：
#include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img_1 = imread("D:\\image\\img1.jpg"); Mat img_2 = imread("D:\\image\\img2.jpg"); if (!img_1.data || !img_2.data)
{ cout << "error reading images " << endl; return -1; } ORB orb; vector<KeyPoint> keyPoints_1, keyPoints_2; Mat descriptors_1, descriptors_2; orb(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1); orb(img_2, Mat(), keyPoints_2, descriptors_2); BruteForceMatcher<HammingLUT> matcher; vector<DMatch> matches; matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches); double max_dist = 0; double min_dist = 100; //-- Quick calculation of max and min distances between keypoints for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ ) { double dist = matches[i].distance; if( dist < min_dist ) min_dist = dist; if( dist > max_dist ) max_dist = dist; } printf("-- Max dist : %f \n", max_dist ); printf("-- Min dist : %f \n", min_dist ); //-- Draw only "good" matches (i.e. whose distance is less than 0.6*max_dist ) //-- PS.- radiusMatch can also be used here. std::vector< DMatch > good_matches; for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ ) { if( matches[i].distance < 0.6*max_dist ) { good_matches.push_back( matches[i]); } } Mat img_matches; drawMatches(img_1, keyPoints_1, img_2, keyPoints_2, good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); imshow( "Match", img_matches); cvWaitKey(); return 0; }