20、图像特征检测与匹配：BRISK、ORB及局部模板匹配方法

php55

于 2025-11-03 11:46:23 发布

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分类专栏： OpenCV实战精讲文章标签： BRISK ORB 局部模板匹配

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图像特征检测与匹配：BRISK、ORB及局部模板匹配方法

1. 多尺度FAST特征检测

在图像分析中，快速且可靠地检测关键点是一项重要任务。传统的FAST算法可快速检测图像中的关键点，而SURF和SIFT则侧重于设计尺度不变特征。近年来，为了实现快速检测和尺度变化不变性，新的兴趣点检测器应运而生，如BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）。

1.1 BRISK特征检测器

使用方法 ：

// Construct the BRISK feature detector object 
cv::Ptr<cv::BRISK> ptrBRISK = cv::BRISK::create(); 
// detect the keypoints 
ptrBRISK->detect(image, keypoints);

工作原理 ：
- 构建图像金字塔 ：BRISK通过两种下采样过程构建图像金字塔。首先从原始图像开始，每层将图像尺寸缩小一半；其次，将原始图像按1.5的比例下采样，再对缩小后的图像进行连续的半采样，生成中间层。
- 关键点提取 ：在金字塔的所有图像上应用FAST特征检测器。关键点