ORB算法

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#算法 #features #2010 #patch

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种旨在克服BRIEF算法缺点的特征检测和描述方法。它通过采用FAST特征点检测器并计算特征点的主方向来实现旋转不变性，同时使用9x9的patch-pair来减少对噪声的敏感性。ORB在保持快速计算速度的同时，提供了良好的性能表现，是SIFT和SURF的高效替代方案。
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sunanger_wang
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图像特征算法(三)——ORB算法简述及Python中ORB特征匹配实践
liaojq2020的博客
08-07 1万+
计算机视觉专栏传送 上一篇：图像特征算法(一)——SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践 下一篇：持续创作中… 目录计算机视觉专栏传送一、ORB算法1.算法简介2.FAST寻找特征点3.BRIEF 算法生成图像特征描述符4.满足缩放旋转不变性的改进（1）缩放不变性（2）旋转不变性（3）rBRIEF二、Python代码实践1.测试环境2.测试代码3.核心函数4.测试结果 一、ORB算法 1.算法简介 ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称，可以用来对
ORB 算法理解
10-30
根据ORB an effiient alternative to SIFT or SURF论文，对ORB算法的理解
ORB算法解读
toutuo
04-08 1万+
Table of Contents 绪论 1.特征点的检测 2.特征点的描述 2.1计算特征描述子 2.2理想的特征点描述子应该具备的属性 3.特征点的匹配 总结 本文章讲解简单明了，特转载，原文在：http://blog.youkuaiyun.com/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片，我想确认这2张图片中美女是否是同...
【07】特征匹配算法：ORB算法深度解析与实现
最新发布
Try_再努力一点
11-14 756
ORB算法通过解决了FAST的尺度与旋转问题，通过解决了BRIEF的鲁棒性问题，最终实现了速度快、无专利、存储小的特征检测与描述方案。无论是实时跟踪、SLAM还是图像拼接，ORB都是计算机视觉工程师的"瑞士军刀"——只需合理调参与优化，就能满足大多数场景的需求。随着实时计算机视觉的普及（如自动驾驶、无人机），ORB的价值将愈发凸显。掌握其原理与实现，将为你的项目带来更高效的特征处理能力。
ORB-快速特征点提取和描述的算法
07-06
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alternative to SIFTor SURF”的文章中提出。ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法发展来的，特征点描述是根据BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特征描述算法改进的。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。据说，ORB算法的速度是sift的100倍，是surf的10倍。
ORB算法原理解读
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yang843061497的专栏
08-14 7万+
最近学习ORB特征点有一些
ORB
weixin_30788731的博客
12-20 345
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 efficient alternative 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...
精选资源
ORB算法的MATLAB实现
08-23
在实际应用中，ORB算法常用于机器人定位、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、图像拼接、3D重建等领域。通过MATLAB实现，用户可以方便地调整参数，如关键点数量、描述符长度等，以适应不同的应用场景。...
95_ORB算法描述与匹配.rar_opencv vs _opencv orb_orb_orb算法c_orb算法c++
09-23
在"95_ORB算法描述与匹配"的压缩包中，应包含实现ORB算法的源代码示例，以及可能的示例图像，帮助学习者理解和实践ORB算法的实现。通过阅读和运行这些代码，你可以更好地理解ORB算法的工作原理，并将其应用到自己的...
精选资源
orb算法matlab代码-OpenCV-Projects:用C++编写的计算机视觉程序
05-24
orb算法matlab代码OpenCV项目 用C ++编写的计算机视觉程序。 所有项目都有一个跨平台的CMakeLists.txt ，所有这些都在根文件夹的子目录中添加CMakeLists.txt来查找OpenCV并在一个地方共享通用代码。 为了做出贡献，...
ORB 算法 matlab 实现.zip
08-20
下面将详细阐述ORB算法及其在MATLAB中的实现。 ORB算法主要由两部分组成：关键点检测（FAST）和描述符匹配（BRIEF）。 1. **FAST关键点检测**：FAST（Features from Accelerated Segment Test）是一种快速检测图像...
ORB算子代码
12-15
ORB算子是比sift，surf更加快速 更加暴力的一种算法。具有很强的鲁棒性。
ORB算法描述与匹配
10-29
使用OPENCV+VS2013实现ORB算法，可以正常运行。能够得到结果
orb算法matlab代码-MOID-WisRic:最小轨道相交距离算法的实现
05-24
orb算法matlab代码MOID T. Wisniowski和H. Rickman创建的最小轨道相交距离（MOID）算法的实现。 背景 我发现了一些由研究人员创建的用于计算MOID的Fortran代码。 此回购协议只是将这些代码转换为其他语言，我发现这些语言与测试一起使用非常有用，以表明该代码可以正常工作。 正如您在下面看到的，我能够与原始作者发布的值进行相当不错的匹配，但可能存在差异，这可能是因为在Octave和C ++中使用了更精确的Pi值。 除了将fortran转换为工作代码外，我没有做任何真正的尝试来优化代码或使用更现代的编程风格，因此它只是作为原始函数的一个简单函数而实现的。 原始研究论文： 原始Fotran代码： GNU OCTAVE结果 在Octave上运行MOID_Test脚本将执行20个测试，这将在下表中显示。 这尚未在Matlab中进行过测试，但可能也可以在其中工作。 在Ryzen R7 3800XT上，经过20个测试用例的时间为：0.789262秒（每次迭代平均约40毫秒）。 测试 MOID Calc 预计的MOID Dmin Calc 预期Dmin 1个 0.
orb算法matlab代码-LoblawsDigital_ImageComparison:LoblawsDigital_ImageCompar
05-24
orb算法matlab代码Loblaws Digital-开发人员带回家进行作业-基于相似度对图像进行排名 目录 介绍 对于此任务，我的目标是制作一个工具，该工具可以比较2张图像的相似度并相应地对其进行排名。 这是一个开放式的任务，我可以选择我认为是最佳选择的任何堆栈。 我首选的堆栈是： Python OpenCV 在“设计”小节中探讨了我的设计和替代设计的理由。 设计 为了了解决策，让我们回顾一下要求： Bjorn希望在Windows和MacOS机器上运行该程序-需要交叉可比性 珍妮（Jeanie）需要该计划具有成本效益-可能应该使用免费的语言/框架 Ferris将继续维护该应用程序-如果出现问题，则需要大量的社区支持 根据我的研究，Java，C ++，Python和MATLAB是图像处理的最佳选择。 这些都可以通过在JVM上运行的Java，在UNIX上本地可用的C ++编译器以及在Windows上通过Cygwin进行交叉兼容，以及在学术领域得到广泛使用。 Python也是跨平台支持和易用性的绝佳选择 除MATLAB外，所有语言均可免费使用，并可用于此目的 在大型在线社区能够提出问题
orb算法matlab代码-OpenCVGUI:用Python编写的相对基本的GUI，用于使用OpenCV库编辑图像
05-24
orb算法matlab代码OpenCV图像编辑器 团队成员 泰勒·威尔克（Taylor Wilk），伊诺克·伊昆达（Enoch Ikunda） 项目说明/目标 OpenCV图像编辑器是一个基本的图形用户界面，允许用户从其本地计算机加载图像并在其上执行各种OpenCV库功能。 该项目的总体目标是创建一个设计简单且易于使用的基于桌面的软件。 我们的软件可以在Microsoft Windows，Apple macOS和Linux操作系统上运行。 我们希望为具有不同专业知识水平的非程序员创造一个空间，以便能够利用OpenCV提供的许多出色功能。 “ OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉和机器学习软件库”，（OpenCV，2021年）。 该库具有2500多种优化算法，可与C ++，Python，Java和MATLAB接口一起使用。 我们选择了这些算法中的一小部分，以帮助人们了解OpenCV功能。 我们希望在人们使用我们的软件后，他们会被诱使想要学习一些使这些算法起作用的代码。 这是一个正在进行的项目，随着时间的推移将增加更多的功能。 请经常返回此处查看有关该软件的修补程序和将来版本的发布日期
ORB特征检测算法小结
GH_HOME的专栏
05-28 1万+
1. 定义ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)，是一种特征检测算子，其特征点的性能介于SIFT和SURF之间，但是其速度是SURF算法速度的10倍。2. 特性 速度快：基本上在特征检测算子方面借鉴了FAST特征检测算子，在特征描绘子方面借鉴了brief特征描绘算子，这两个方法都比较快。 具备旋转不变性，对噪声不敏感。 3. 算法流程1. 特征检测部分在特征检测部
ORB算法介绍(转)
daxi0315的博客
11-14 191
本文为原创文章，转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片，我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了， 以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出结论。但是， 如果我想让计算机来完成这个功能就困难重重了：再性感的美女在计算机...
orb算法
10-03
ORB（ORiented Brief）算法是一种用于图像特征提取和描述的算法，具有以下特点和应用场景： ### 算法特点 - **速度快**：ORB算法的速度比SIFT和SURF算法快得多，适合实时处理任务。 - **免专利费**：不涉及任何专利，可以免费使用。 - **旋转不变性**：具有良好的旋转不变性，能在图像旋转时仍准确提取特征。 - **鲁棒性**：对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。 - **性能良好**：在许多应用中，其性能与SIFT和SURF算法相当[^1]。 ### 算法组成 ORB算法分两部分，即特征点提取和特征点描述。特征提取由FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法发展而来，它基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大，则认为该候选点为一个特征点。而特征点描述是根据BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）特征描述算法改进的。在提取Oriented FAST关键点后，对每个点计算其描述子，使用改进的BRIEF特征描述[^2][^3]。 ### 尺度不变性 ORB没有试图解决尺度不变性，因为FAST本身就不具有尺度不变性。但这样只求速度的特征描述子，一般应用在实时的视频处理中，可通过跟踪还有一些启发式的策略来解决尺度不变性的问题[^4]。 ### 应用场景 由于其快速、免费且性能良好等特点，ORB算法在许多领域有广泛应用，如实时视频处理、图像匹配、目标跟踪、三维重建等。 以下是使用OpenCV实现ORB特征检测的简单Python代码示例： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建ORB对象 orb = cv2.ORB_create() # 检测关键点并计算描述符 keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None) # 在图像上绘制关键点 image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, color=(0,255,0), flags=0) # 显示结果 cv2.imshow('ORB Keypoints', image_with_keypoints) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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