SIFT和SURF的替代算法——ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF 快速定向和旋轉(zhuǎn)

• • 1. 效果圖
  • 2. 源碼
  • 參考

1. 用于關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和描述的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform 尺度不變特征變換），但它相對(duì)較慢

2. 加速版的SIFT——SURF（Speeded-Up Robust Features 加速魯棒特征）

3. SURF的優(yōu)化版——BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features 二進(jìn)制魯棒獨(dú)立基本特征）

這篇博客將繼續(xù)介紹特征檢測(cè)的算法：SIFT和SURF的替換算法，FAST和BRIEF的融合算法——ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF 快速定向和旋轉(zhuǎn)) 。

• ORB比SURF和SIFT快得多，ORB描述符比SURF工作得更好，是用于全景拼接等低功耗設(shè)備的理想選擇。

• 在計(jì)算成本、匹配性能以及主要專利方面，ORB是SIFT和SURF的良好替代品。SIFT和SURF是專利算法，需要為它的使用付費(fèi)。但ORB不需要。

• ORB基本上是快速關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器和簡(jiǎn)短描述符的融合，經(jīng)過許多修改以提高性能。首先利用FAST算法尋找關(guān)鍵點(diǎn)，然后利用Harris角點(diǎn)測(cè)度在關(guān)鍵點(diǎn)中找到前N個(gè)點(diǎn)。它還使用金字塔生成多尺度特征。另一方面，FAST不能計(jì)算方向以及旋轉(zhuǎn)不變性，作者均作出了優(yōu)化和修改。

• ORB在所有可能的二進(jìn)制測(cè)試中進(jìn)行貪婪搜索，以找到方差高、均值接近0.5且不相關(guān)的測(cè)試。結(jié)果稱為rBRIEF。對(duì)于描述符匹配，對(duì)傳統(tǒng)LSH進(jìn)行了改進(jìn)，使用多探針LSH。

1. 效果圖

原始圖如下：

ORB 只繪制關(guān)鍵點(diǎn)，忽略大小和方向，效果圖如下：

ORB繪制關(guān)鍵點(diǎn)，大小和方向效果圖如下：

2. 源碼

# OpenCV中的ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 快速定向和旋轉(zhuǎn)。
#
# ORB比SURF和SIFT快得多，ORB描述符比SURF工作得更好，是用于全景拼接等低功耗設(shè)備的理想選擇。
# 在計(jì)算成本、匹配性能以及主要專利方面，ORB是SIFT和SURF的良好替代品。SIFT和SURF是專利算法，需要為它的使用付費(fèi)。但ORB不需要。
# 
# ORB基本上是快速關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器和簡(jiǎn)短描述符的融合，經(jīng)過許多修改以提高性能。首先利用FAST算法尋找關(guān)鍵點(diǎn)，然后利用Harris角點(diǎn)測(cè)度在關(guān)鍵點(diǎn)中找到前N個(gè)點(diǎn)。它還使用金字塔生成多尺度特征。另一方面，FAST不能計(jì)算方向以及旋轉(zhuǎn)不變性，作者均作出了優(yōu)化和修改。
# ORB在所有可能的二進(jìn)制測(cè)試中進(jìn)行貪婪搜索，以找到方差高、均值接近0.5且不相關(guān)的測(cè)試。結(jié)果稱為rBRIEF。對(duì)于描述符匹配，對(duì)傳統(tǒng)LSH進(jìn)行了改進(jìn)，使用多探針LSH。import cv2
from matplotlib import pyplot as pltorigin = cv2.imread('images/simple.jpg')
# origin = cv2.imread('images/simple.jpg', 0)
plt.imshow(cv2.cvtColor(origin, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('origin')
plt.show()img = origin.copy()# 初始化ORB檢測(cè)器
orb = cv2.ORB_create()# 使用ORB尋找關(guān)鍵點(diǎn)
# print(orb.detectAndCompute(img, None))
kp = orb.detect(img, None)# 計(jì)算ORB描述符
kp, des = orb.compute(img, kp)# 僅繪制關(guān)鍵點(diǎn)位置，而忽略圓的大小和方向
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, img, color=(0, 255, 0), flags=0)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('orb res')
plt.show()# 繪制關(guān)鍵點(diǎn)位置、大小和方向
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, img, color=(0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title('orb size orientation res')
plt.show()

參考

• https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_orb/py_orb.html#orb

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SIFT和SURF的替换算法——ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF 快速定向和旋转)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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