OpenCV-Python(36):ORB算法

发布时间:2024年01月13日

ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种用于图像特征提取和描述的算法。它是FAST角点检测器和BRIEF特征描述符的结合体,通过在FAST角点周围计算BRIEF描述符来提取关键点的特征。

ORB算法具有以下特点:

1.速度快:ORB算法采用了FAST角点检测器,该检测器在保持较高的角点检测质量的同时,具有很高的计算效率。此外,ORB采用了特征点优化和快速匹配算法,进一步提高了算法的速度。

2.鲁棒性强:ORB算法在提取关键点的同时,还能计算关键点的方向,使得特征描述符能够在不同旋转角度下保持不变。这种旋转不变性使得ORB算法在图像匹配和跟踪等应用中具有很高的鲁棒性。

3.尺度不变性:ORB算法使用了尺度金字塔来检测不同尺度下的特征点,并对特征描述符进行尺度归一化,使得算法具有尺度不变性。

在OpenCV-python中,可以使用cv2.ORB()函数来创建ORB特征检测器和描述符。该函数的用法如下:

orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500, scaleFactor=1.2, nlevels=8, edgeThreshold=31, patchSize=31, fastThreshold=20)

其中,参数的含义如下:

  • nfeatures:检测到的最大特征点数量。默认值为500。
  • scaleFactor:尺度金字塔的缩放因子。默认值为1.2。
  • nlevels:尺度金字塔的层数。默认值为8。
  • edgeThreshold:边缘阈值,用于边缘响应计算。默认值为31。
  • patchSize:特征描述符的窗口大小。默认值为31。
  • fastThreshold:FAST角点检测的阈值。默认值为20。

在创建ORB特征检测器和描述符后,可以使用orb.detectAndCompute()函数来检测图像中的关键点并计算它们的描述符。

使用示例:

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 创建ORB特征检测器和描述符
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500, scaleFactor=1.2, nlevels=8, edgeThreshold=31, patchSize=31, fastThreshold=20)

# 检测关键点和计算描述符
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)

# 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", image_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中,创建ORB特征检测器和描述符时,通过参数设置了最大特征点数量为500,尺度金字塔的缩放因子为1.2,尺度金字塔的层数为8,边缘阈值为31,特征描述符的窗口大小为31,FAST角点检测的阈值为20。

文章来源:https://blog.csdn.net/mzl_18353516147/article/details/135570138
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。