ORB算法

最新推荐文章于 2023-09-08 10:11:08 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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ORB算法结合FAST角点检测和BRIEF描述符生成，通过Harris角点检测筛选最佳关键点并计算方向。文章介绍了算法流程，包括使用高斯滤波去噪，通过steered BRIEF确保旋转不变性，以及学习算法选择二进制测试子集以增强特征区分度。实验验证了ORB算法的旋转不变性、抗噪性和加速性能。

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ORB算法论文来自：ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF

                                   http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/CV-R/pdf/Rublee_iccv2011.pdf      

 ORB算法用FAST算法进行角点检测，用BRIEF算法生成特征描述符。

 一、角点检测

 FAST算法只能检测出关键点的位置，没有方向，且对关键点的好坏没有一个度量。我们就用Harris角点检测算法对关键点的好坏做出度量，用灰度矩为关键点赋一个方向。

   1） 用FAST算法检测出所有的角点。

   2）用Harris角点检测挑出最好的N个角点。

   3）用灰度矩（Intensity centroid）算法计算出角点的方向。

                                     IC

  x,y是关键点周围一个半径为r的圆形区域内。如下图所示：

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09-26 7004
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ORB算法分析（草稿）
BALANCE
04-10 1329
ORB算法的论文来自"ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF"，作者是OpenCV维护和开发的公司willowgarage的，论文名字起的很牛气，摘要里说，ORB算法比sift算法效率高两个数量级。江湖上流传的说法是ORB算法综合性能在各种测评里是最好的。 ORB算法是在FAST关键点检测+BRIEF特征上做的。 1. 假设给
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)
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ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法
微信号：Custom-Software
06-24 3692
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Oriented FAST and Rotated BRIEF ,定向 FAST 和旋转 BRIEF （ORB） ORB特征检测算法 ORB 代表定向 FAST 和旋转 BRIEF 。这个缩写的第一层意思表示关键点检测,第二层意思表示 ORB 算法提供的描述子。 ORB 首先创建一个图像金字塔。它由一系列图层组成,每个图层都是用固定的缩放因子对前一个图层下采样得到的(典型情况是用 8 个尺度,缩放因子为 1.2 ;这是创建cv::ORB 检测器的默认参数)。 在具有关键点评分的位置接受 N 个强度最大的关
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