Opencv特征檢測(cè)之ORB算法原理及應(yīng)用詳解
- 特征是圖像信息的另一種數(shù)字表達(dá)形式。一組好的特征對(duì)于在指定
任務(wù)上的最終表現(xiàn)至關(guān)重要。 - 視覺(jué)里程 （VO） 的主要問(wèn)題是如何根據(jù)圖像特征來(lái)估計(jì)相機(jī)運(yùn)動(dòng)。但是，整幅圖像用來(lái)計(jì)算分析通常比較耗時(shí)，故而轉(zhuǎn)換為分析圖像中的特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)。
- 計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究者們?cè)陂L(zhǎng)年的研究中，設(shè)計(jì)了許多更加穩(wěn)定的局部圖像特征，如著名的SIFT, SURF,ORB 等等。相比于樸素的角點(diǎn)，這些人工設(shè)計(jì)的特征點(diǎn)能夠擁有如下的性質(zhì)：
- 可重復(fù)性（Repeatability）：相同的“區(qū)域”可以在不同的圖像中被找到。
- 可區(qū)別性（Distinctiveness）：不同的“區(qū)域”有不同的表達(dá)。
- 高效率（Efficiency）：同一圖像中，特征點(diǎn)的數(shù)量應(yīng)遠(yuǎn)小于像素的數(shù)量。
- 本地性（Locality）：特征僅與一小片圖像區(qū)域相關(guān)。
- 特征點(diǎn)由關(guān)鍵點(diǎn)（Key-point）和描述子（Descriptor）兩部分組成。比方說(shuō)，當(dāng)我們談?wù)?SIFT 特征時(shí)，是指“提取 SIFT 關(guān)鍵點(diǎn)，并計(jì)算 SIFT 描述子”兩件事情。關(guān)鍵點(diǎn)是指該特征點(diǎn)在圖像里的位置，有些特征點(diǎn)還具有朝向、大小等信息。描述子通常是一個(gè)向量，按照某種人為設(shè)計(jì)的方式，描述了該關(guān)鍵點(diǎn)周?chē)袼氐男畔?。描述子是按照“外觀相似的特征應(yīng)該有相似的描述子”的原
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