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:

Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fua P.: BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features. ECCV
2010

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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. (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 ...

  5. 【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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. 《hello-world》第八次团队作业:Alpha冲刺-Scrum Meeting 2

    项目 内容 这个作业属于哪个课程 2016级计算机科学与工程学院软件工程(西北师范大学) 这个作业的要求在哪里 实验十二 团队作业8:软件测试与Alpha冲刺 团队名称 <hello--worl ...

  2. Ac自动机基础题集合

    Ac_automaton的板子打熟以后发现碰到题不会做,而且还是比较纯的板子,只要改几处地方就可以,Ac_automation有许多优秀而fantasy的性质,下面粘几个题,来记录一下做题的心得. 1 ...

  3. linux学习4-crontab定时任务

    crontab -e  在当前用户下创建定时任务 我们通过这样一张图来了解 crontab 的文档编辑的格式与参数 在了解命令格式之后,我们通过这样的一个例子来完成一个任务的添加,在文档的最后一排加上 ...

  4. noip模拟赛 三部曲

    分析:子树上操作,要用到线段树+dfs序,关键就是子树内k还要增加,这个就不是很好办.可以求出在根节点+0后每个点会加多少,记为d[i],如果要对点x进行A操作,实际上只需要对子树加k - d[i]再 ...

  5. URIEncoding和useBodyEncodingForURI区别

    本文章会从tomcat的源码角度来解析Tomcat的两个参数设置URIEncoding和useBodyEncodingForURI. 对于一个请求,常用的有两种编码方式,如下: Java代码   &l ...

  6. 关于压缩软件gzip和xz的简单对照

    晚上因为处理磁盘报警的须要.进行了日志压缩,在此次压缩中分别使用了gzip和xz软件对文本进行了压缩.压缩的结果很令人诧异. 出于对xz好奇的原因是因为在下载内核源码时常常能够看到.xz格式的文件包. ...

  7. HDU 4363

    这题是记忆化搜索很容易想到,但状态却不好设 dp[i][j][u][d][l][r][k].对于矩形为i*j,它的四周的颜色分别为u,d,l,r,横竖切的状态为k的种数. 其中要注意一个问题是,停止不 ...

  8. 恳请CSDN的活动可以落实

    前言:在CSDN举办的"扒一扒你遇到过最NB开发项目"有奖征文活动中有幸获得"最佳评论奖",可是时至今日.也没有收到书籍,咨询CSDN管理员的时候.居然得到&q ...

  9. 【JavaSE】day03_Date、SimpleDateFormat、Calendar、Collection

    [JavaSE]day03_Date.SimpleDateFormat.Calendar.Collection 1.Date及其经常使用API 1)JAVA 中的时间 Java中的时间使用标准类库的D ...

  10. Vim技巧之四大模式_普通模式

    Vim技巧之四大模式_普通模式 一见不钟情的普通模式 普通模式以下的强悍操作 什么是操作符 什么是动作命令 误操作怎么办 那种操作更划算 普通模式下的神奇大招 Vim技巧之四大模式_普通模式 众所周知 ...