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ORB算法原理解读【Open CV视频教程】

更新时间:2021年07月30日15时42分 来源:传智教育 浏览次数:

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1. ORB算法原理

SIFT和SURF算法是受专利保护的,在使用他们时大家是要付费的,但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要,它可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量,并用这些特征向量来识别图像中的对象。


2. ORB算法流程

ORB算法结合了Fast和Brief算法,提出了构造金字塔,为Fast特征点添加了方向,从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。具体流程描述如下:

构造尺度金字塔,金字塔共有n层,与SIFT不同的是,每一层仅有一幅图像。第s层的尺度为:

ORB算法01

$$\sigma_0$$是初始尺度,默认为1.2,原图在第0层。

ORB算法02

第s层图像的大小:

ORB算法03

在不同的尺度上利用Fast算法检测特征点,采用Harris角点响应函数,根据角点的响应值排序,选取前N个特征点,作为本尺度的特征点。

计算特征点的主方向,计算以特征点为圆心半径为r的圆形邻域内的灰度质心位置,将从特征点位置到质心位置的方向做特征点的主方向。

计算方法如下:

ORB算法04

质心位置:

ORB算法05

主方向:
ORB算法06

为了解决旋转不变性,将特征点的邻域旋转到主方向上利用Brief算法构建特征描述符,至此就得到了ORB的特征描述向量。

《图像处理OpenCV入门教程》课程导读

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