ORB 算法是一种快速的、免专利费用的局部特征提取算法。 它是 SIFT 和 SURF 算法的一个有竞争力的替代方案，尤其是在计算资源有限的移动设备上。 ORB 算法结合了 FAST 角点检测算法和 BRIEF 描述符，并在此基础上进行了改进，使其具有旋转不变性和更好的鲁棒性。 ORB 算法由 Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige 和 Gary R. Bradski 在 2011 年提出。

一、算法原理

        ORB 算法主要由以下几个部分组成：

    1.  FAST 角点检测

        ORB 算法使用 FAST (Features from Accelerated Segment Test) 算法来检测图像中的角点。 FAST 算法速度快，但对噪声敏感，且不具备方向信息。 ORB 算法对 FAST 算法进行了改进，使其具有更好的鲁棒性。

    2.  方向分配

        ORB 算法使用灰度质心法 (Intensity Centroid) 来计算关键点的方向。 灰度质心法通过计算关键点邻域内的像素灰度值的加权平均来确定关键点的方向。

    3.  BRIEF 描述符

        ORB 算法使用 BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features) 描述符来描述关键点。 BRIEF 描述符是一种二进制描述符，它通过比较关键点周围随机选择的像素对的亮度值来生成描述符。 BRIEF 描述符计算速度快，但对旋转敏感。 ORB 算法对 BRIEF 描述符进行了改进，使其具有旋转不变性。

二、ORB 算法的主要步骤

    1.  使用 FAST 算法检测角点。

    2.  使用灰度质心法计算角点的方向。

    3.  使用旋转的 BRIEF (rBRIEF) 算法生成关键点描述符。rBRIEF 算法通过在计算 BRIEF 描述符之前，将关键点周围的邻域旋转到其主方向，从而实现旋转不变性。

三、特点

        速度快： ORB 算法的速度比 SIFT 和 SURF 算法快得多。
        免专利费： ORB 算法不涉及任何专利，可以免费使用。
        旋转不变性： ORB 算法具有良好的旋转不变性。
        鲁棒性： ORB 算法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。
        性能良好： 在许多应用中，ORB 算法的性能与 SIFT 和 SURF 算法相当。

四、应用

        图像匹配： 比较两幅图像的特征，找到它们之间的对应关系。
        物体识别： 识别图像中的物体。
        物体跟踪： 在视频中跟踪物体的运动。
        三维重建： 利用 ORB 特征进行三维重建。
        机器人导航： 在机器人导航中使用 ORB 特征进行定位和地图构建。
        增强现实： 在增强现实应用中使用 ORB 特征进行跟踪和注册。

五、函数

        在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.ORB_create()` 创建 ORB 对象，并使用 `orb.detectAndCompute()` 函数来检测关键点和计算描述符。

import cv2  

# 创建 ORB 对象  
# orb = cv2.ORB_create()  
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=5000)

# 读取图像  
img = cv2.imread('./image/tv.jpg') # 替换为你的图像文件名  
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  

# 检测关键点和计算描述符  
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(gray, None)  

# 在图像上绘制关键点  
# img = cv2.drawKeypoints(gray, keypoints, img, color=(0, 255, 0))  
img = cv2.drawKeypoints(gray,keypoints,None,flags=0)


# 显示结果  
cv2.imshow('ORB Features', img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  

 

代码解释：

        创建 ORB 对象：使用 `cv2.ORB_create()` 创建一个 ORB 对象。
        读取图像和灰度转换：** 读取图像，并将其转换为灰度图像。
        检测关键点和计算描述符：** 调用 `orb.detectAndCompute()` 函数来检测关键点和计算描述符。
                `gray`：输入的灰度图像。
                `None`：掩码，用于指定感兴趣区域。 如果设置为 `None`，则检测整个图像。
                `keypoints`：返回的关键点列表，每个关键点是一个 `cv2.KeyPoint` 对象。
                `descriptors`：返回的描述符矩阵，每一行对应一个关键点的描述符。
        在图像上绘制关键点：** 使用 `cv2.drawKeypoints()` 函数将关键点绘制在图像上。
        显示结果：显示带有关键点标记的图像。

六、总结

ORB 算法是一种快速、免专利费用的局部特征提取算法，是 SIFT 和 SURF 算法的一个有竞争力的替代方案。 它结合了 FAST 角点检测算法和 BRIEF 描述符，并在此基础上进行了改进，使其具有旋转不变性和更好的鲁棒性。 ORB 算法在图像匹配、物体识别等领域得到了广泛应用。