ORB
orb特征识别的原理

orb特征识别的原理
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种用于特征识别和匹配的计算机视觉算法。
以下是ORB特征识别的基本原理:FAST角点检测:ORB的第一步是使用FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法检测图像中的角点。
FAST是一种高效的角点检测算法,通过比较像素值来确定图像中的角点。
关键点方向计算:对于检测到的角点,ORB计算其周围像素的梯度信息,并确定一个主方向。
这有助于使ORB特征具有旋转不变性。
BRIEF描述符计算:对于每个关键点,ORB使用BRIEF算法计算一个二进制描述符。
BRIEF通过比较关键点周围的像素对,将它们的亮度关系转换为二进制码,形成一个紧凑的描述符。
特征匹配:使用计算得到的BRIEF描述符,ORB进行特征匹配。
通常使用汉明距离或其他相似性度量来度量两个描述符之间的相似程度。
方向不变性和尺度不变性:ORB具有方向不变性和一定程度的尺度不变性。
通过计算关键点的方向和使用金字塔结构来处理不同尺度的图像,ORB能够在一定程度上适应图像的旋转和尺度变化。
快速匹配和筛选:为了提高匹配速度,ORB使用一些快速的匹配和筛选策略,例如使用图像金字塔来处理尺度变化。
非最大抑制:为了保持特征点的稳定性,ORB使用非最大抑制来删除邻近的重复特征点。
总体而言,ORB算法通过结合FAST角点检测、BRIEF描述符计算和一些优化技术,实现了一种高效而鲁棒的特征识别方法,适用于实时计算机视觉任务。
orb指标

ORB指标1. 介绍ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种用于图像特征提取和描述的算法,由Ethan Rublee等人在2011年提出。
ORB算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF 描述子算法,能够在保持高速度的同时,提供较好的旋转不变性和尺度不变性。
ORB算法在计算机视觉领域被广泛应用于目标识别、图像匹配、三维重建等任务。
它在实时性能和鲁棒性方面都有显著优势,适用于各种计算设备和应用场景。
2. 算法原理ORB算法主要由两个部分组成:FAST角点检测和BRIEF描述子。
2.1 FAST角点检测FAST(Features from Accelerated Segment Test)是一种高速角点检测算法,它通过比较像素灰度值来判断一个像素是否为角点。
FAST角点检测算法具有以下特点:•高速:FAST采用了一种快速的判断方式,在局部区域内只需比较少量像素的灰度值即可。
•不受尺度影响:FAST对图像的尺度变化相对不敏感。
•不受旋转影响:FAST对图像的旋转变化相对不敏感。
2.2 BRIEF描述子BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)是一种二进制描述子算法,它将角点周围的像素灰度值进行二值化,生成一个固定长度的二进制编码。
BRIEF描述子具有以下特点:•高速:BRIEF算法采用了一种快速计算二进制编码的方法。
•紧凑:BRIEF描述子生成的二进制编码非常紧凑,占用较少的存储空间。
•不变性:BRIEF描述子对图像的旋转和尺度变化相对不敏感。
2.3 ORB算法ORB算法将FAST角点检测和BRIEF描述子结合起来,形成了一种高效且具有旋转不变性和尺度不变性的图像特征提取和描述方法。
ORB算法主要包括以下步骤:1.使用FAST角点检测算法在图像中检测出关键点(角点)。
2.对每个关键点周围的像素计算BRIEF描述子。
ORB的工作原理

改进RPC 的功能,现在我们介绍以下两种方法:1.分布式对象,也称为对象请求代理(Object Request Broker,ORB):此方法侧重于代码重用和语言独立性。
2.异步消息传递:此方法解决了应用程序之间的紧密耦合问题。
让我们首先了解一下分布式对象这一方法,因为它与RPC 的关系更密切一些。
目前,大多数应用服务器都基于ORB 技术。
分布式对象:对象请求代理分布式对象技术的实现有三个主要类型。
其中之一就是语言独立性和平台独立性,即所谓的公共对象请求代理体系结构(Common Object Request Broker Architecture,CORBA)。
其他技术则依赖于语言或者依赖于平台和语言。
Java 远程方法调用(RMI) 是依赖于语言技术的示例,而Microsoft 分布式对象组件模型(DCOM) 和IBM® 系统对象模型(SOM) 是依赖于平台技术的示例。
现在我们将详细介绍CORBA,因为它是最常见(独立于语言和平台)的技术,并且来自不同供应商且基于此技术的产品可以一起使用。
例如,基于ORB 的IBM WebSphere® Application Server 可以与许多其他供应商的应用服务器通信。
除引入面向对象的优点(如继承、多态性和封装)外,CORBA 还引入了大量的新功能。
最重要的可能要数ORB这一概念,ORB 提取了用于封送输入和输出参数的代码和用于从客户端和服务器应用程序到独立软件组件通信的代码。
另外,ORB 还提供了用于获取远程对象引用的设备,以便调用该远程对象上的方法。
此分离允许多个应用程序重用同一代码,并通过从点到点的集成中移去应用程序,使这些应用程序之间能够进行一定程度的分离。
从点到点的集成中移去应用程序可能是ESB 概念发展的第一步。
图1 演示了这一情况,该图显示了同一台计算机上的多个应用程序可以使用同一ORB 相互通信,并可以与不同计算机上的应用程序进行通信。
ORB特征提取算法(理论篇)

ORB特征提取算法(理论篇)AbstractORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称,可以⽤来对图像中的关键点快速创建特征向量,这些特征向量可以⽤来识别图像中的对象。
其中,Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。
ORB ⾸先会从图像中查找特殊区域,称为关键点。
关键点即图像中突出的⼩区域,⽐如⾓点,⽐如它们具有像素值急剧的从浅⾊变为深⾊的特征。
然后 ORB 会为每个关键点计算相应的特征向量。
ORB 算法创建的特征向量只包含 1 和 0,称为⼆元特征向量。
1 和 0 的顺序会根据特定关键点和其周围的像素区域⽽变化。
该向量表⽰关键点周围的强度模式,因此多个特征向量可以⽤来识别更⼤的区域,甚⾄图像中的特定对象。
ORB 的特点是速度超快,⽽且在⼀定程度上不受噪点和图像变换的影响,例如旋转和缩放变换等。
FAST 算法ORB 特征检测的第⼀步是查找图像中的关键点,⽽关键点检测算法即使⽤ FAST 算法。
FAST 是 Features from Accelerated Segments Test 的简称,可以快速选择关键点,算法步骤如下:给与⼀个像素点 p,FAST ⽐较⽬标 p 圆圈范围中的 16 个像素,每个像素按⾼于 p,⼩于 p,或者与 p 相似,分为三类。
注意这⾥的⽐较是带有阈值 h 的。
对于给定的阈值 h,更亮的像素将是亮度超过 Ip+h 的像素,更暗的像素将是亮度低于 Ip-h 的像素,相似像素将是亮度在这两个值之间的像素。
在对像素分类后,如果圈圈上有 8 个以上的相连像素,暗于或亮于 p 则将像素 p 选作关键点。
⽽ FAST 如此⾼效的原因是,仅将 p 与圆圈中的 4 个等距像素相⽐。
这种⽅法已经证明和⽐较 16 个周围像素的效果相同。
如果⾄少有⼀对连续像素的亮度⾼于或低于 p,则将 p 选作关键点。
这种优化使得在整个图像中搜索关键点的时间缩短了四倍。
ORB特征提取详解

ORB特征提取详解ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种用于特征提取和匹配的计算机视觉算法,由Ethan Rublee等人于2024年提出。
它通过改进FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点检测器和BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)描述子来提取关键点和特征描述子,具有旋转不变性和鲁棒性。
首先,ORB算法通过对图像进行尺度空间金字塔的构建,检测图像中的特征点。
ORB采用FAST角点检测器,能够快速而稳定地检测图像中的角点。
FAST角点检测器通过比较像素点与周围几个像素点的强度差异,来确定是否为角点。
为了提高检测精度和速度,ORB算法通过组合使用像素灰度值、像素对齐性和像素边界响应等策略来进一步优化FAST角点检测器。
然后,ORB算法对每个检测到的特征点计算其特征描述子。
ORB采用了BRIEF描述子,该描述子基于图像的局部二进制模式(LBP)。
BRIEF描述子通过比较特定相对位置的像素点,生成一个二进制编码,用于表示该特征点周围的特征。
通过使用LBP进行编码,BRIEF描述子能够提取出图像中的边缘和纹理等特征信息,从而实现特征描述的鲁棒性。
此外,ORB算法还引入了方向估计的步骤,以提高特征匹配的准确性和鲁棒性。
ORB通过计算特征点周围像素的灰度梯度,来估计特征点的主方向。
这使得ORB算法具有旋转不变性,能够匹配具有不同旋转角度的特征点。
对于有重叠的特征点,ORB还使用了一种图像块划分的方法来避免特征点之间的冗余。
最后,ORB算法通过几何校验和RANdom SAmple Consensus(RANSAC)算法来进行特征匹配和滤除外点。
通过计算两幅图像中特征点之间的距离和方向差异,并进行投影变换计算,ORB能够找到两幅图像中最匹配的特征点对,并剔除不一致的特征点。
orb表面处理工艺

orb表面处理工艺一、背景介绍ORB表面处理是一种新型的表面处理工艺,它能够将金属材料的表面处理成具有独特纹理和颜色的效果,使得金属制品更加美观、耐磨、防腐等。
ORB表面处理应用广泛,包括建筑装饰、家居用品、汽车零部件等领域。
二、ORB表面处理工艺步骤1.材料准备首先需要准备好需要进行ORB表面处理的金属材料,这些材料可以是铝合金、不锈钢等。
在准备材料时要注意清洁,去除油污和灰尘。
2.化学清洗将准备好的金属材料进行化学清洗,使用氢氧化钠或者氢氧化钾溶液进行浸泡清洗。
这一步骤的目的是去除金属表面的油污和其他污物,并且提高其表面活性。
3.机械打磨完成化学清洗之后,需要对金属材料进行机械打磨。
打磨过程中使用不同粒度的砂纸或者刷子对金属进行打磨,使其表面变得更加光滑。
4.酸洗将打磨好的金属材料进行酸洗,使用硝酸或者磷酸进行浸泡清洗。
这一步骤的目的是去除金属表面的氧化物和其他污物,并且提高其表面活性。
5.喷涂ORB剂将准备好的ORB剂喷涂在金属表面上,这种ORB剂通常是由聚合物、颜料和溶剂组成。
喷涂时需要注意均匀涂抹,并且避免出现气泡和流淌。
6.固化处理将喷涂好ORB剂的金属材料进行固化处理,一般使用高温烘干或者紫外线辐射等方式进行固化。
这一步骤的目的是使得ORB剂能够牢固地附着在金属表面上,并且形成具有良好纹理和颜色的效果。
7.抛光处理完成固化处理之后,需要对金属材料进行抛光处理,使用不同粒度的研磨布或者抛光机进行抛光。
这一步骤可以使得ORB表面更加光滑、亮丽,并且提高其防腐性能。
三、ORB表面处理工艺优点1.美观性好:ORB表面处理可以使得金属制品表面具有独特的纹理和颜色,使得其外观更加美观。
2.耐磨性强:ORB表面处理可以增强金属制品的硬度和耐磨性,使其更加耐用。
3.防腐性好:ORB表面处理可以提高金属制品的防腐性能,延长其使用寿命。
4.环保安全:ORB表面处理采用的是无污染、无毒害的化学剂和颜料,对环境和人体无害。
orb指标范文

orb指标范文ORB指标是一种技术分析指标,全称为Oscillating Regression Band,它基于回归分析和波动指标的原理,用于判断价格趋势的强弱和趋势的转折点。
ORB指标可以帮助投资者进行趋势分析和决策,提供了辅助交易的工具。
ORB指标由一条中轨线和两条外轨线组成,即回归线和标准差线。
中轨线代表价格的主导趋势,外轨线则表示价格的波动范围。
当价格在外轨线上下波动时,表明价格处于超买或超卖的状态,可能出现反转的机会。
ORB指标的计算方法如下:首先,需要确定周期N,一般选择20或者30个交易日;其次,计算回归线(REG),即根据历史价格数据进行回归分析,并得出最佳拟合直线;然后,计算标准差线(STD),即计算当前价格与回归线的差值的平方和的均值再开平方根;最后,计算上轨线(ORB+)和下轨线(ORB-):ORB+=回归线+标准差线ORB-=回归线-标准差线ORB指标主要用于判断价格趋势的强弱和趋势转折点的时机。
当价格位于ORB指标的上轨线上方时,说明价格处于强势上涨趋势,投资者可以考虑买入;当价格位于ORB指标的下轨线下方时,说明价格处于强势下跌趋势,投资者可以考虑卖出。
当价格位于ORB指标的中轨线附近波动时,说明价格处于盘整状态,投资者可以选择观望或者轻仓操作。
另外,ORB指标还可以与其他技术指标结合使用,以增强分析的准确性和可靠性。
例如,可以结合移动平均线进行确认,确定价格的趋势方向。
当价格位于ORB指标的上轨线上方,并且处于移动平均线的上方时,可能是买入的好时机;当价格位于ORB指标的下轨线下方,并且处于移动平均线的下方时,可能是卖出的好时机。
总结来说,ORB指标是一种用于判断价格趋势强弱和趋势转折点的技术分析指标。
它通过回归分析和波动指标的原理,计算出回归线和标准差线,再根据回归线和标准差线计算出上轨线和下轨线。
投资者可以根据价格与轨线的位置关系,判断价格的走势,并进行相应的买卖操作。
orb算法缺点的对应方法

4. 对光照变化敏感:ORB算法对于光照变化较为敏感,当图像中的物体在不同光照条件 下出现时,ORB算法可能无法正确匹配特征点。解决方法可以是使用基于颜色的特征提取方 法,如颜色直方图或颜色矩,这些方法对光照变化较为鲁棒。
orb算法缺点的对应方法
5. 计算量较大:ORB算法在特征提取和匹配过程中需要进行大量的计算,因此在处理大 型图像或实时应用中可能存在性能问题。解决方法可以是使用加速技术,如GPU加速或并行 计算,以提高算法的运行效率。
总之,针对ORB算法的不足之处,可以采用其他更适合的特征提取算法、尺度不变性算法 、遮挡处理算法、光照变化处理算法以及计算加速技术来改进算法的性能和鲁棒性。
2. 尺度不变性差:ORB算法对于尺度变化也不够鲁棒。当图像中的物体在不同尺度下出 现时,ORB算法可能无法正确匹配特征点。解决方法可以是使用多尺度的特征提取方法,如 SIFT或尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法。
orb算法缺点的对应方法
orb算法缺点的对应方法
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法是一种在计算机视觉中常用的特征点提 取和匹配算法。虽然ORB算法在许多应用中表现出色,但也存在一些缺点。以下是一些常见 的ORB算法缺点及对应的方法:
1. 旋转不变性差:ORB算法在处理旋转变化时表现较差。对于旋转较大的图像,ORB算 法可能无法正确匹配特征点。解决方法可以是使用更复杂的特征描述符,如SIFT或SURF,这 些算法在旋转不变性方面表现更好。
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#include"stdafx.h"
#include<iostream>
#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include<iostream>
#include<vector> //vector是STL中的一种数据结构,或者叫容器吧。
功能相当于数组,但是强大很多。
vector是C++标准模板库中的部分内容,中文偶尔译作“容器”,但并不准确。
它是一个多功能的,能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库。
vector之所以被认为是一个容器,是因为它能够像容器一样存放各种类型的对象,简单地说,vector是一个能够存放任意类型的动态数组,能够增加和压缩数据。
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img_1 = imread("c://IMA1.JPG"); //Mat/imread for C++ //读取两幅图像
Mat img_2 = imread("c://IMA3.JPG");
if (!img_1.data || !img_2.data)
{
cout << "error reading images " << endl;
return -1;
}
ORB orb; //ORB特征类
vector<KeyPoint> keyPoints_1, keyPoints_2; //关键点的矢量,定义了KeyPoint的两个对象keyPoints_1, keyPoints_2 两个动态数组
Mat descriptors_1, descriptors_2;//两个描述子descriptors_1, descriptors_2 Mat表示一个n维的密集型数组
orb(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1);
orb(img_2, Mat(), keyPoints_2, descriptors_2);
BruteForceMatcher<HammingLUT> matcher;
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches);
double max_dist = 0; double min_dist = 100;
//-- Quick calculation of max and min distances between keypoints for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )
{
double dist = matches[i].distance;
if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
}
printf("-- Max dist : %f \n", max_dist );
printf("-- Min dist : %f \n", min_dist );
//-- Draw only "good" matches (i.e. whose distance is less than 0.6*max_dist )
//-- PS.- radiusMatch can also be used here.
std::vector< DMatch > good_matches;
for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )
{
if( matches[i].distance < 0.6*max_dist )
{
good_matches.push_back( matches[i]);
}
}
Mat img_matches;
drawMatches(img_1, keyPoints_1, img_2, keyPoints_2,
good_matches, img_matches, Scalar::all(-1),
Scalar::all(-1),
vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); imshow( "Match", img_matches);
cvWaitKey();
return 0;
}。