Opencv特征检测之ORB算法原理及应用详解

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Opencv特征检测之ORB算法原理及应用详解

  • 特征是图像信息的另一种数字表达形式。一组好的特征对于在指定
    任务上的最终表现至关重要。
  • 视觉里程 (VO) 的主要问题是如何根据图像特征来估计相机运动。但是,整幅图像用来计算分析通常比较耗时,故而转换为分析图像中的特征点的运动。
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  • 计算机视觉领域的研究者们在长年的研究中,设计了许多更加稳定的局部图像特征,如著名的SIFT, SURF,ORB 等等。相比于朴素的角点,这些人工设计的特征点能够拥有如下的性质:
    1. 可重复性(Repeatability):相同的“区域”可以在不同的图像中被找到。
    2. 可区别性(Distinctiveness):不同的“区域”有不同的表达。
    3. 高效率(Efficiency):同一图像中,特征点的数量应远小于像素的数量。
    4. 本地性(Locality):特征仅与一小片图像区域相关。
  • 特征点由关键点(Key-point)和描述子(Descriptor)两部分组成。比方说,当我们谈论 SIFT 特征时,是指“提取 SIFT 关键点,并计算 SIFT 描述子”两件事情。关键点是指该特征点在图像里的位置,有些特征点还具有朝向、大小等信息。描述子通常是一个向量,按照某种人为设计的方式,描述了该关键点周围像素的信息。描述子是按照“外观相似的特征应该有相似的描述子”的原

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