ORB特徵點

一、ORB特徵點匹配

ORB特徵點匹配是將圖像中的ORB特徵點進行匹配，找到兩張圖像中相對應的特徵點，從而實現圖像的拼接、目標跟蹤、三維重建等功能。

在進行ORB特徵點匹配之前，需要對ORB特徵點進行提取。提取ORB特徵點的方法有ORB算法、FAST算法、SIFT算法等，其中ORB算法最常用且效果較好。

ORB特徵點匹配的步驟如下：

//提取圖像中的ORB特徵點
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);

//進行ORB特徵點匹配
cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);
std::vector matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

其中，ORB算法需要調整一些參數，如ORB::nFeatures、ORB::scaleFactor、ORB::nlevels等，以控制提取的ORB特徵點數量、特徵點尺度等，從而獲得更好的匹配效果。

二、ORB特徵

ORB特徵是一種不變特徵，它對光照變化、旋轉、縮放等因素具有魯棒性。

ORB特徵本質上是由二進制位組成的字符串，可以用來表示圖像特徵。ORB特徵點的提取過程中，每個特徵點都會生成一個128維的ORB特徵向量。這128維向量是通過計算特徵點周圍的像素點與特徵點的灰度值差異、方向等信息得到的。

與SIFT、SURF等特徵相比，ORB特徵是由二進制位組成的字符串，具有更高的計算效率，可以被廣泛應用到實時圖像處理、嵌入式設備等場合。

三、ORB特徵點提取

ORB特徵點提取是指從圖像中提取出ORB特徵點的過程。ORB特徵點提取主要包括以下幾個步驟：

1、構建圖像金字塔：對圖像進行多次縮放，得到不同尺度的圖像。

2、通過Harris角點算子或FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法檢測圖像中的角點。

3、在檢測到的角點周圍，使用尺度不變的BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）算法進行特徵描述。

4、在所有提取出的特徵點中，使用非最大值抑制算法進行篩選，選取較為顯著的特徵點。

ORB特徵點提取的MATLAB代碼實現如下：

%構建圖像金字塔
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
%檢測ORB特徵點
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算法檢測角點
        [descriptors, valid_corners] = extractFeatures(img_pyr{o}, corners); %使用BRIEF算法進行特徵描述
        keypoints{idx} = valid_corners.selectStrongest(200); %使用非最大值抑制算法篩選顯著的特徵點
        idx = idx + 1;
    end
end

四、ORB特徵點在MATLAB中的選取

MATLAB中可以使用「detectSURFFeatures」函數、”detectBRISKFeatures”函數等實現ORB特徵點的提取和選取。

例如，使用「detectSURFFeatures」函數進行ORB特徵點提取和選取的MATLAB代碼如下：

%使用SURF算法提取ORB特徵點
pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(im), 'MetricThreshold',100, 'NumOctaves', 3, 'NumScaleLevels', 4);

%篩選出ORB特徵點
keypoints = pts.selectStrongest(200);

使用不同的參數值，可以控制提取和選取的ORB特徵點數量和質量。