SLAM: Orb_SLAM中的ORB特征
原文链接:什么是ORB
关于Orb特征的获取:参考
最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用
ORB是是ORiented Brief 的简称,对Brief的特定性质进行了改进。
ORB的描述在下面文章中:
Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski,ORB:
an efficient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011
没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个算法,因此我不揣浅陋,在这里总结一下。
Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。详细算法描述参考如下论文:
注意在BRIEF eccv2010的文章中,BRIEF描述子中的每一位是由随机选取的两个像素点做二进制比较得来的。文章同样提到,在此之前,需要选取合适的gaussian kernel对图像做平滑处理。(为什么要强调这一点,因为下述的ORB对此作了改进。)
BRIEF的优点在于速度,缺点也相当明显:
1:不具备旋转不变性。
2:对噪声敏感
3:不具备尺度不变性。
ORB就是试图解决上述缺点中的1和2.
如何解决旋转不变性:
在ORB的方案中,是采用了FAST作为特征点检测算子。FAST应用的很多了,是出名的快,以防有人不知道,请看这里:
FastCornerDetecting
在Sift的方案中,特征点的主方向是由梯度直方图的最大值和次大值所在的bin对应的方向决定的。略嫌耗时。
在ORB的方案中,特征点的主方向是通过矩(moment)计算而来,公式如下:
有了主方向之后,就可以依据该主方向提取BRIEF描述子。但是由此带来的问题是,由于主方向会发生变化,随机点对的相关性会比较大,从而降低描述子的判别性。解决方案也很直接,采取贪婪的,穷举的方法,暴力找到相关性较低的随机点对。
如何解决对噪声敏感的问题:
在前面提到过,在最早的eccv2010的文章中,BRIEF使用的是pixel跟pixel的大小来构造描述子的每一个bit。这样的后果就是对噪声敏感。因此,在ORB的方案中,做了这样的改进,不再使用pixel-pair,而是使用9×9的patch-pair,也就是说,对比patch的像素值之和。(可以通过积分图快速计算)。
关于尺度不变性:
ORB没有试图解决尺度不变性,(因为FAST本身就不具有尺度不变性。)但是这样只求速度的特征描述子,一般都是应用在实时的视频处理中的,这样的话就可以通过跟踪还有一些启发式的策略来解决尺度不变性的问题。
关于计算速度:
ORB是sift的100倍,是surf的10倍。
关于性能:
下面是一个性能对比,ORB还是很给力。点击看大图。
结果评测...............................
OpenCV的参数描述:
C++: ORB::ORB( int nfeatures=500, float scaleFactor=1.2f, int nlevels=8, int edgeThreshold=31, int firstLevel=0,
int WTA_K=2, int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize=31)
Parameters:
nfeatures – The maximum number of features to retain. 最多保留特征的个数
scaleFactor – Pyramid decimation ratio, greater than 1. scaleFactor==2 means the classical pyramid, where each next level has 4x less pixels than the previous, but such a big scale factor will degrade feature matching scores dramatically. On the other
hand, too close to 1 scale factor will mean that to cover certain scale range you will need more pyramid levels and so the speed will suffer.
缩放因子:金字塔抽取比率,大于1的浮点数。2表示1/4像素抽取。接近于1需要多次抽取扩增实现浮点级别的金字塔效果。
nlevels – The number of pyramid levels. The smallest level will have linear size equal to input_image_linear_size/pow(scaleFactor, nlevels).
edgeThreshold – This is size of the border where the features are not detected. It should roughly match the patchSize parameter.
边缘阈值:大致等同于块大小参数。
firstLevel – It should be 0 in the current implementation.
WTA_K – The number of points that produce each element of the oriented BRIEF descriptor. The default value 2 means the BRIEF where we take a random point pair and compare their
brightnesses, so we get 0/1 response. Other possible values are 3 and 4. For example, 3 means that we take 3 random points (of course, those point coordinates are random, but they are generated from the pre-defined seed, so each element of BRIEF descriptor
is computed deterministically from the pixel rectangle), find point of maximum brightness and output index of the winner (0, 1 or 2). Such output will occupy 2 bits, and therefore it will need a special variant of Hamming distance, denoted as NORM_HAMMING2
(2 bits per bin). When WTA_K=4, we take 4 random points to compute each bin (that will also occupy 2 bits with possible values 0, 1, 2 or 3).
生成ORB描述子的选取데随机匹配种子点데个数。
scoreType – The default HARRIS_SCORE means that Harris algorithm is used to rank features ( the score is written to KeyPoint::score and is used to retain best nfeatures features
); 默认使用了HARRIS角点检测的算法。
FAST_SCORE is alternative value of the parameter that produces slightly less stable keypoints, but it is a little faster to compute.
patchSize – size of the patch used by the oriented BRIEF descriptor. Of course, on smaller pyramid layers the perceived image area covered by a feature will be larger. 检测特征데局部块데大小。
使用OpenCV的代码段
cv::Mat mDescriptors;//每一列关联到一个ORB特征
cv::ORB m_Orb;//提取器
m_Orb.detect( im, mvKeys );
m_Orb.compute( im, mvKeys, mDescriptors);
SLAM: Orb_SLAM中的ORB特征的更多相关文章
- SLAM算法中提取特征总结
我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点 我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原 ...
- OpenCV特征点检测------ORB特征
OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt ...
- ORB特征点检测
Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny 这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它 ...
- (三)ORB特征匹配
ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法.特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLA ...
- 【AR实验室】mulberryAR:并行提取ORB特征
本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 在[AR实验室]mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION末尾提及了iPhone5s真机测试结果,其中 ...
- OpenCV特征点检测——ORB特征
ORB算法 目录(?)[+] 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB 七 4 Ye ...
- OpenCV开发笔记(六十五):红胖子8分钟带你深入了解ORB特征点(图文并茂+浅显易懂+程序源码)
若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/ar ...
- extends:类似于java中的继承特征,extends="struts-default"
extends:类似于java中的继承特征,extends="struts-default"就是继承struts-default.xml,它里面定义了许多跳转类型.拦截器等一些常用 ...
- AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图
原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上 ...
随机推荐
- Vue中数据的处理
临时变量参数的存储 1.引用类型和值类型的差异,及存储 2.在项目中做的绑定值,首先v-model 存储到临时变量,同时把数据在提交到api之前,需要做处理,因为是引用类型的数据,在处理之前,会修改掉 ...
- [转]十五天精通WCF——第一天 三种Binding让你KO80%的业务
转眼wcf技术已经出现很多年了,也在.net界混的风生水起,同时.net也是一个高度封装的框架,作为在wcf食物链最顶端的我们所能做的任务已经简单的不能再简单了, 再简单的话马路上的大妈也能写wcf了 ...
- ArcGIS api for javascript——加载查询结果,悬停显示信息窗口
转自原文 ArcGIS api for javascript——加载查询结果,悬停显示信息窗口 描述 本例在开始和地图交互前执行一个查询任务并加在查询结果.这允许用户鼠标悬停在任意郡县时立即见到Inf ...
- OpenCV使用GPU
在使用OpenCV2.4.x的时候,以为不用重新编译可以直接使用GPU模块,不过在我使用的时候,发现使用getCudaEnabledDeviceCount()的时候,总是获得是0,于是重新编译Open ...
- POJ 2960
也算是一道模板题吧,只需按照SG函数的定义求出每个值的SG,然后异或就可以了. #include <iostream> #include <cstdio> #include & ...
- 4.非关系型数据库(Nosql)之mongodb:普通索引,唯一索引
一:普通索引 1创建一个新的数据库 > use toto; switched to db toto > show dbs; admin (empty) local 0.078GB & ...
- DirectX11 学习笔记8 - 最简单的光照
在上一个列子的基础上加了一个地面.这个地面是光照效果生成的. 看图: 先说明: 光照 须要重写一个 lightshader 就是光照的渲染器 // Define the input layout D ...
- Cocos2d-x 开发神器cococreator使用介绍
Cocos2d-x 开发神器cococreator使用介绍 本篇博客小巫给大家推荐一个开发神器,你还在为搭建Cocos2d-x开发环境而头痛么.还在为平台移植问题而困扰么,我想大家都想更加高速得进行开 ...
- Google Code Jam在线測试题目--Alien Language
Problem After years of study, scientists at Google Labs have discovered an alien language transmitte ...
- 格伦布编码——rice编码无非是golomb编码M为2^x的特例
格伦布编码 格伦布编码是一种无失真资料压缩方法,由数学家所罗门·格伦布在1960年代提出. Rice编码 Robert F. Rice提出Rice 编码,是以哥伦布编码为基础做改良而更简易的前置码.R ...