一、ORB特征点匹配
ORB特征点匹配是将图像中的ORB特征点进行匹配,找到两张图像中相对应的特征点,从而实现图像的拼接、目标跟踪、三维重建等功能。
在进行ORB特征点匹配之前,需要对ORB特征点进行提取。提取ORB特征点的方法有ORB算法、FAST算法、SIFT算法等,其中ORB算法最常用且效果较好。
ORB特征点匹配的步骤如下:
//提取图像中的ORB特征点 cv::ORB orb; cv::Mat descriptors1, descriptors2; std::vector keypoints1, keypoints2; orb.detectAndCompute(image1, cv::Mat(), keypoints1, descriptors1); orb.detectAndCompute(image2, cv::Mat(), keypoints2, descriptors2); //进行ORB特征点匹配 cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING); std::vector matches; matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
其中,ORB算法需要调整一些参数,如ORB::nFeatures、ORB::scaleFactor、ORB::nlevels等,以控制提取的ORB特征点数量、特征点尺度等,从而获得更好的匹配效果。
二、ORB特征
ORB特征是一种不变特征,它对光照变化、旋转、缩放等因素具有鲁棒性。
ORB特征本质上是由二进制位组成的字符串,可以用来表示图像特征。ORB特征点的提取过程中,每个特征点都会生成一个128维的ORB特征向量。这128维向量是通过计算特征点周围的像素点与特征点的灰度值差异、方向等信息得到的。
与SIFT、SURF等特征相比,ORB特征是由二进制位组成的字符串,具有更高的计算效率,可以被广泛应用到实时图像处理、嵌入式设备等场合。
三、ORB特征点提取
ORB特征点提取是指从图像中提取出ORB特征点的过程。ORB特征点提取主要包括以下几个步骤:
1、构建图像金字塔:对图像进行多次缩放,得到不同尺度的图像。
2、通过Harris角点算子或FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法检测图像中的角点。
3、在检测到的角点周围,使用尺度不变的BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法进行特征描述。
4、在所有提取出的特征点中,使用非最大值抑制算法进行筛选,选取较为显著的特征点。
ORB特征点提取的MATLAB代码实现如下:
%构建图像金字塔 octaves = 4; scales = 5; sigma = 1.2; img_pyr = cell(1, octaves); img_pyr{1} = im; for i=2:octaves img_pyr{i} = impyramid(img_pyr{i-1}, 'reduce'); end %检测ORB特征点 keypoints = cell(1, octaves*scales); idx = 1; for o=1:octaves for s=1:scales scale = sigma^((o-1)*scales + s - 1); radius = 3 * scale; corners = detectFASTFeatures(img_pyr{o}); %使用FAST算法检测角点 [descriptors, valid_corners] = extractFeatures(img_pyr{o}, corners); %使用BRIEF算法进行特征描述 keypoints{idx} = valid_corners.selectStrongest(200); %使用非最大值抑制算法筛选显著的特征点 idx = idx + 1; end end
四、ORB特征点在MATLAB中的选取
MATLAB中可以使用“detectSURFFeatures”函数、”detectBRISKFeatures”函数等实现ORB特征点的提取和选取。
例如,使用“detectSURFFeatures”函数进行ORB特征点提取和选取的MATLAB代码如下:
%使用SURF算法提取ORB特征点 pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(im), 'MetricThreshold',100, 'NumOctaves', 3, 'NumScaleLevels', 4); %筛选出ORB特征点 keypoints = pts.selectStrongest(200);
使用不同的参数值,可以控制提取和选取的ORB特征点数量和质量。
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