13、图像检索与基于图像描述符的搜索

图像检索与基于图像描述符的搜索

在图像处理和计算机视觉领域，图像检索和特征匹配是非常重要的任务。本文将介绍几种常用的图像特征检测、描述和匹配算法，包括FAST、BRIEF、ORB，以及如何使用K - Nearest Neighbors和比率测试过滤匹配结果，最后介绍使用FLANN进行快速匹配。

1. 阈值调整与GUI应用

可以尝试调整阈值，观察其对结果的影响。作为练习，你可以构建一个带有滑块的GUI应用程序来控制阈值。用户可以通过滑块调整阈值，观察特征数量的反比例变化。

2. ORB算法简介

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是2011年提出的一种快速替代SIFT和SURF的算法。它结合了FAST特征检测器和BRIEF特征描述符的技术。

3. FAST特征检测器

• 工作原理 ：FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法通过分析16像素的圆形邻域来工作。它将邻域内的每个像素标记为比相对于圆心定义的特定阈值更亮或更暗。如果邻域包含一定数量连续标记为更亮或更暗的像素，则该邻域被视为角点。
• 高速测试 ：FAST还使用了一种高速测试，有时只需检查2或4个像素而不是全部16个像素，就可以确定一个邻域不是角点。例如，在16像素邻域中，位置1、5、9和13的像素对应于圆形邻域边缘的四个基点。如果邻域是角点，这四个像素中应该恰好有三个或一个比阈值亮（或暗）。如果恰好有两个比阈值亮，则是边缘；如果恰好四个或零个比阈值亮，则是相对均匀的区