ORB特征提取

ORB算法的概述:ORiented Brief的简称,是Brief的改进版本,ORB算法的综合性能在各种测试中都比较于其他的特征提取算法都是最优的,引出ORB描述子,必须先要从Brief描述子入手
1.关于Brief描述子,这个特征描述子的提出,主要的思路就是在特征点附近随机选取若干点对,将这些若干点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子
Brief的优点在于速度,其缺点也有:
1.不具备旋转不变性
2.对噪声敏感
3.不具备尺度不变性
ORB就是针对于以上12两点的确缺点提出的解决方案:
这样的只求速度的特征描述子一般都是应用在实时的视频处理中,这样的话就可以通过通过跟踪还有一些启发式的策略来解决尺度不变性
ORB在C++中和SURF有着一模一样的继承关系
祖宗就是ALGORITHM,爷爷就是FeatureDetector,DescriptorExtractor类,爸爸就是Feature2d类,儿子就是总的ORB类等价的有OrbFeatureDetector类和OrbDescriptorExtractor类在程序的的用法是和SURF的调用情况是一致的。博主对于ORB特征检测有着非常独到的见解。

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