python opencv ORB

最新推荐文章于 2024-09-09 11:16:52 发布

兔子家的鱼

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TingHW/article/details/84578649

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本文详细介绍了如何使用Python结合OpenCV库实现ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征检测器。通过步骤分解，读者将了解ORB特征的检测和匹配过程，包括关键点检测、描述符计算等核心概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('coin.jpg',0)

# Initiate ORB detector
orb = cv2.ORB_create()
# find the keypoints with ORB
kp = orb

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OpenCV-Python(36)：ORB算法

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804

在上述示例中，创建ORB特征检测器和描述符时，通过参数设置了最大特征点数量为500，尺度金字塔的缩放因子为1.2，尺度金字塔的层数为8，边缘阈值为31，特征描述符的窗口大小为31，FAST角点检测的阈值为20。1.速度快：ORB算法采用了FAST角点检测器，该检测器在保持较高的角点检测质量的同时，具有很高的计算效率。此外，ORB采用了特征点优化和快速匹配算法，进一步提高了算法的速度。3.尺度不变性：ORB算法使用了尺度金字塔来检测不同尺度下的特征点，并对特征描述符进行尺度归一化，使得算法具有尺度不变性。

ORB特征描述符的Python实现与OpenCV应用

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【OpenCV-Python】教程：4-8 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)

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BRIEF有一个重要的特性，即每个位特征的方差较大，均值接近0.5。为了解决所有这些问题，ORB在所有可能的二进制测试中运行贪婪搜索，以找到方差高且均值接近0.5且不相关的二进制测试。在ICCV2011的论文 “ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF” 提出，是 SIFT 和 SURF 的替代，没有专利问题；计算局部角点为中心的Patch的亮度加权重心，方向就是角点到重心的连线。，找到它的旋转矩阵，并旋转。在视图中是一致的，正确的点。为patch的大小。

数字图像处理（实践篇）四十五 OpenCV-Python 使用ORB算法(包括算法概述)检测图像上的特征点

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OPENCV实现ORB/SURF/SIFT + RANSAC 图像自动拼接

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VS2012 x64+opencv做的图像拼接，参照了别人的代码改编。做的是左右拼接，上下的行不行没试过。主要函数就是图像的储存位置，需要在代码里改下测试了下还是比较稳健的，拼接效果尚可，不过重叠部分可能产生...

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u013590327的博客

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在进行特征的提取之前，我们要读入两张图片（图片我就不提供了）。导入OpenCV库。

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在这个脚本中，我们首先加载了两张图像，然后使用ORB检测器找到每张图像的关键点和描述符。然后，我们使用Brute Force匹配器来匹配这些描述符，并根据距离对匹配项进行排序。最后，我们绘制了前10个最佳匹配项，并在窗口中显示它们。1.ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种高效的特征检测和描述符，它在图像匹配中有广泛的应用。以下是一个简单的使用Python和OpenCV实现ORB算法进行图像匹配的示例。首先，你需要安装必要的库。

Python的opencv库使用ORB算法进行特征检测

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总之，使用 ORB 进行特征检测可以提取出图像中具有代表性的局部特征，并用这些特征来描述和比较不同的图像，从而实现多种计算机视觉任务。图像匹配：在两幅图像中检测 ORB 特征点，并通过这些点的匹配来确定它们之间的相似度，可以用于图像拼接、图像比较等任务。三维重建：在多幅图像中检测 ORB 特征点，并根据这些点的位置和方向计算出相机位姿，可以用于三维重建和增强现实等应用。目标识别：在多幅图像中检测相同的 ORB 特征点，并通过这些点的匹配确定目标物体的位置和方向。

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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色的特征。然后 ORB 会为每个关键点计算相应的特征向量。ORB 算法创建的特征向量只包含 1 和 0，称为二元特征向量。

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Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige和Gary R. Bradski于2011年在OpenCV实验室开发，是SIFT和SURF的有效可行的替代方案。ORB的构思主要是因为SIFT和SURF是专利算法。但是，ORB可以免费使用。论文链接：http：//www.willowgara...

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