orb特征提取算法示意图

### 回答1：
ORB是一种用于图像特征提取的算法，它结合了FAST（Fast RAST Feature）关键点检测算法和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子算法。

ORB特征提取算法的示意图如下：首先，在输入图像中使用FAST算法检测关键点。FAST算法可以快速检测到图像中的角点特征点。接着，对于每个关键点，ORB算法会计算它的方向。方向的计算是通过计算关键点周围一定半径内的像素变化来确定的，以确保对旋转具有不变性。然后，ORB算法通过对关键点附近的图像块进行采样，构造一个特征向量。这个特征向量中的元素是通过对图像块中的像素进行二进制描述得到的。BRIEF算法使用二进制描述子，它可以快速计算两个图像块的相似度。

在ORB算法中，通过使用FAST关键点检测算法和BRIEF描述子算法，可以同时实现高效的特征点检测和描述。这使得ORB算法在实时计算和实时应用中具有较好的性能。此外，由于采用二进制描述子，ORB算法具有很小的存储空间需求，这对于存储和匹配大量特征点非常有用。

综上所述，ORB特征提取算法包括关键点检测、方向计算和特征描述三个主要步骤。这个算法的示意图清晰地展示了这三个步骤之间的关系和流程。通过ORB算法提取的特征点和描述子可以用于图像匹配、目标跟踪和三维重建等计算机视觉应用中。

### 回答2：
ORB特征提取算法示意图主要包括以下几个步骤：

1. 输入图像：首先，将待处理的图像输入给ORB特征提取算法。

2. 建立尺度空间：对输入图像进行尺度空间建模，即在不同尺度下分别提取特征。采用高斯金字塔来构建图像的不同尺度。

3. 特征点提取：在每个尺度下，通过FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法，选取具有显著角点的图像区域。

4. 生成特征描述子：对于选取的角点区域，采用BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子生成算法，生成特征描述子。BRIEF描述子使用二进制位串来表示图像的局部特征。

5. 特征匹配：在多尺度下，对输入图像各个级别上计算得到的特征描述子进行匹配。采用近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor）算法来快速筛选匹配点对。

6. 过滤匹配点：为了减少误匹配，使用比率测试来过滤匹配点。只保留那些最好的匹配对。

7. 输出特征点：将经过过滤的匹配点输出为ORB特征点，每个特征点包含其所在尺度、位置和方向。

通过上述步骤，ORB特征提取算法能够从输入图像中提取出具有旋转不变性、尺度不变性和光照不变性的特征点，并且具有较快的计算速度和较低的存储需求。因此，在计算机视觉领域，ORB特征提取算法被广泛应用于图像匹配、目标跟踪和三维重建等任务中。