oriented fast and rotated brief (orb), matlab version

时间: 2023-06-06 11:02:20 浏览: 55
Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)是一种计算机视觉算法,可以用于图像特征提取和匹配。这个算法同时结合了FAST关键点检测和BRIEF特征描述符。FAST是一种高效的关键点检测算法,而BRIEF则是一种快速的特征描述符算法。ORB算法通过FAST检测图像的关键点,然后通过BRIEF算法对这些关键点进行描述。另外,ORB还支持旋转不变性,实现了关键点特征描述符的旋转不变性和尺度不变性,从而大大提高了匹配的准确度。 Matlab是一种计算机编程语言和科学计算软件,也可以用于图像处理和计算机视觉领域。ORB算法的Matlab版本也非常完善,可以很方便地进行特征提取和匹配。Matlab提供了各种图像处理函数和工具箱,可以用于图像的读取、显示、预处理和后处理等工作。同时,Matlab还提供了机器学习和深度学习工具箱,可以用于图像的识别和分类。 总之,ORB算法是一种非常有效的图像特征提取和匹配算法,可以用于各种计算机视觉任务。而Matlab作为一种强大的计算机编程语言和科学计算软件,提供了各种功能强大的图像处理和计算机视觉工具,可以用于ORB算法的实现和应用。
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ORB matlab

ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种用于图像特征提取和匹配的算法。在MATLAB中,可以使用extractFeatures函数来提取ORB特征。\[1\]该函数将输入图像中的ORB特征点和描述子提取出来,并返回这些特征点和描述子的信息。 在ORB特征匹配的过程中,通常会使用KD树来进行最近邻搜索。首先,对于每个ORB特征点,将其描述子插入KD树中进行构建。然后,在左图像中的每个ORB特征点上,利用KD树在右图像中寻找其最近邻点。\[2\]通过最近邻搜索,可以找到左右图像中对应的ORB特征点。 接下来,对于每个ORB特征点,在其最近邻点中选取距离最近的一对ORB特征点,进行匹配。\[2\]这样就可以得到一组匹配的特征点对。 为了剔除误匹配的特征点,可以使用RANSAC算法。随机选择一组匹配特征点,利用三维点云重建算法计算出其对应的变换矩阵。然后,利用该变换矩阵对所有匹配特征点进行变换,计算出变换后的特征点之间的距离。对于距离小于一定阈值的匹配特征点,认为其是正确的匹配点,否则剔除该点。\[2\] 最后,可以计算匹配对之间的距离。可以使用MATLAB中的sqrt函数和^2运算符来计算两个匹配点之间的欧氏距离。\[3\] 综上所述,ORB在MATLAB中可以通过extractFeatures函数进行特征提取,然后使用KD树进行最近邻搜索,进行特征匹配,并使用RANSAC算法剔除误匹配特征点。最后,可以计算匹配对之间的距离。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [写一个去除误匹配的orb特征提取和匹配的matlab代码](https://blog.csdn.net/weixin_35756373/article/details/129519874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模的matlab仿真](https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/131388099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

matlab orb

MATLAB ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种在MATLAB环境中实现的图像特征提取和描述算法。ORB是一种快速和有效的特征提取算法,广泛用于目标检测、图像拼接和三维重建等计算机视觉领域。 MATLAB ORB算法是基于FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法的结合。FAST算法是一种高效的特征点检测算法,用于快速找到图像中的角点。BRIEF算法是一种描述特征点的方法,通过计算特征点周围像素对的比较结果生成二进制描述符。 MATLAB ORB算法在FAST算法的基础上,引入了旋转不变性,即可以检测旋转后的特征点。通过计算特征点周围区域的斜率和角度,ORB算法可以实现旋转不变性,提高特征点的鲁棒性和准确性。 MATLAB ORB算法的使用步骤包括:首先使用FAST算法检测图像中的角点作为特征点;然后计算特征点周围的斜率和角度,实现旋转不变性;接着使用BRIEF算法生成特征点的二进制描述符;最后可以使用这些描述符进行图像匹配、目标检测或其他计算机视觉任务。 MATLAB ORB算法具有快速、稳定和较高的识别精度等特点,在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。使用MATLAB ORB算法可以方便地进行图像特征提取和描述,为图像处理和分析提供有力的支持。

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