文章作者：激萌の小宅

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<h1 style="text-wrap: wrap; font-size: 32px; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); padding: 0px 4px 0px 0px; margin: 0px 0px 10px;">ORB</h1>当前系列所有demo下载地址：<a href="https://github.com/GaoRenBao/OpenCv4-Demo" target="_blank" style="font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; margin: 0px; padding: 0px; list-style: none; border: 0px; color: rgb(0, 102, 0); transition-duration: 0.2s; transition-property: opacity; outline: none; opacity: 0.8;">https://github.com/GaoRenBao/OpenCv4-Demo</a><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 10px; text-wrap: wrap; box-sizing: border-box; overflow-wrap: break-word; word-break: break-all; line-height: 1.5em; font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; color: rgb(51, 51, 51); ">源码参考原文：<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 10px; text-wrap: wrap; box-sizing: border-box; overflow-wrap: break-word; word-break: break-all; line-height: 1.5em; font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; color: rgb(51, 51, 51); "><a href="/api/system/download?file=OpenCV-Python-Tutorial-%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88.pdf" target="_blank" title="OpenCV-Python-Tutorial-中文版.pdf （P207）">OpenCV-Python-Tutorial-中文版.pdf （P207）</a>  <p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 10px; text-wrap: wrap; padding: 0px; list-style: none; border: 0px; overflow-wrap: break-word; word-break: break-all; line-height: 1.5em; font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; box-sizing: border-box; color: rgb(51, 51, 51);">不同编程语言对应的OpenCv版本以及开发环境信息如下： <table border="1" style="border-right: none; border-bottom: none; border-image: initial; border-left: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-top: 1px solid rgb(102, 102, 102);"><tbody><tr class="firstRow"><td width="81" valign="top" style="border-color: windowtext rgb(102, 102, 102) rgb(102, 102, 102) windowtext; border-bottom-width: 1px; border-bottom-style: solid; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; padding: 5px;">语言</td><td width="223" valign="top" style="border-color: windowtext rgb(102, 102, 102) rgb(102, 102, 102) windowtext; border-bottom-width: 1px; border-bottom-style: solid; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; padding: 5px;">OpenCv版本</td><td width="242" valign="top" style="border-color: windowtext rgb(102, 102, 102) rgb(102, 102, 102) windowtext; border-bottom-width: 1px; border-bottom-style: solid; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; padding: 5px;">IDE</td></tr><tr><td width="81" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">C#</td><td width="223" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">OpenCvSharp4.4.8.0.20230708</td><td width="242" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; word-break: break-all; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">Visual Studio 2022</td></tr><tr><td width="81" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">C++</td><td width="223" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">OpenCv-4.5.5-vc14_vc15</td><td width="242" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">Visual Studio 2022</td></tr><tr><td width="81" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">Python</td><td width="223" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">OpenCv-Python (4.6.0.66)</td><td width="242" valign="top" style="border-top: none; border-left-color: windowtext; border-bottom: 1px solid rgb(102, 102, 102); border-right: 1px solid rgb(102, 102, 102); padding: 5px;">PyCharm Community Edition 2022.1.3</td></tr></tbody></table>         SIFT 和SURF算法是有专利保护的，如果你要使用它们，就可能要花钱。但是ORB不需要!!!        ORB基本是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体，并通过很多修改增强了性能。首先它使用FAST找到关键点，然后再使用Harris角点检测对这些关键点进行排序找到其中的前N个点。它也使用金字塔从而产生尺度不变性特征。但是有一个问题，FAST算法步计算方向。那旋转不变性怎样解决呢?作者进行了如下修改。        它使用灰度矩的算法计算出角点的方向。以角点到角点所在(小块)区域质心的方向为向量的方向。为了进一步提高旋转不变性，要计算以角点为中心半径为r的圆形区域的矩，再根据矩计算除方向。        对于描述符，ORB使用的是BRIEF描述符。但是我们已经知道BRIEF对与旋转是不稳定的。所以我们在生成特征前，要把关键点领域的这个patch的坐标轴旋转到关键点的方向。 测试原图如下： <img src="/upload/image/6383453188145459191230459.jpg" alt="blox.jpg"/>运行效果如下：<img src="/upload/image/6383453918999336889186012.jpg" title="out.jpg" alt="out.jpg"/> <strong style="margin: 0px; padding: 0px; list-style: none; border: 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; ">C#版本代码如下：<pre class="brush:c#;toolbar:false">using OpenCvSharp; namespace demo {     internal class Program     {         static void Main(string[] args)         {             Mat img = Cv2.ImRead("../../../images/blox.jpg", 0);             // Initiate ORB detector             var orb = ORB.Create();             // find the keypoints with ORB             var kp = orb.Detect(img);             // compute the descriptors with ORB             Mat des = new Mat();             orb.Compute(img, ref kp, des);             // draw only keypoints location,not size and orientation             Mat img2 = new Mat();             Cv2.DrawKeypoints(img, kp, img2, new Scalar(0, 255, 0), DrawMatchesFlags.Default);             Cv2.ImShow("img", img2);             Cv2.WaitKey(0);         }     } }</pre> <strong style="margin: 0px; padding: 0px; list-style: none; border: 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; ">C++版本代码如下：<pre class="brush:cpp;toolbar:false">#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() {     Mat img = cv::imread("../images/blox.jpg", 0);     // Initiate ORB detector     Ptr<ORB> orb = cv::ORB::create();     // find the keypoints with ORB     vector<KeyPoint> kp;     orb->detect(img, kp);     // compute the descriptors with ORB     Mat des;     orb->compute(img, kp, des);     // draw only keypoints location,not size and orientation     Mat img2;     drawKeypoints(img, kp, img2, Scalar(0, 255, 0), DrawMatchesFlags::DEFAULT);     cv::imshow("img", img2);     cv::waitKey(0); }</pre> <strong style="margin: 0px; padding: 0px; list-style: none; border: 0px; color: rgb(51, 51, 51); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", Arial, sans-serif; ">Python版本代码如下：<pre class="brush:python;toolbar:false">import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('../images/blox.jpg', 0) # Initiate ORB detector orb = cv2.ORB_create() # find the keypoints with ORB kp = orb.detect(img, None) # compute the descriptors with ORB kp, des = orb.compute(img, kp) # draw only keypoints location,not size and orientation img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 255, 0), flags=0) cv2.imwrite("out.jpg", img2) plt.imshow(img2), plt.show()</pre>

ORB

当前系列所有demo下载地址：

https://github.com/GaoRenBao/OpenCv4-Demo

源码参考原文：

OpenCV-Python-Tutorial-中文版.pdf （P207）

不同编程语言对应的OpenCv版本以及开发环境信息如下：

语言	OpenCv版本	IDE
C#	OpenCvSharp4.4.8.0.20230708	Visual Studio 2022
C++	OpenCv-4.5.5-vc14_vc15	Visual Studio 2022
Python	OpenCv-Python (4.6.0.66)	PyCharm Community Edition 2022.1.3

SIFT 和SURF算法是有专利保护的，如果你要使用它们，就可能要花钱。但是ORB不需要!!!

ORB基本是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体，并通过很多修改增强了性能。首先它使用FAST找到关键点，然后再使用Harris角点检测对这些关键点进行排序找到其中的前N个点。它也使用金字塔从而产

生尺度不变性特征。但是有一个问题，FAST算法步计算方向。那旋转不变性怎样解决呢?作者进行了如下修改。

它使用灰度矩的算法计算出角点的方向。以角点到角点所在(小块)区域质心的方向为向量的方向。为了进一步提高旋转不变性，要计算以角点为中心半径为r的圆形区域的矩，再根据矩计算除方向。

对于描述符，ORB使用的是BRIEF描述符。但是我们已经知道BRIEF对与旋转是不稳定的。所以我们在生成特征前，要把关键点领域的这个patch的坐标轴旋转到关键点的方向。

测试原图如下：

运行效果如下：

C#版本代码如下：

using OpenCvSharp;

namespace demo
{
    internal class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Mat img = Cv2.ImRead("../../../images/blox.jpg", 0);

            // Initiate ORB detector
            var orb = ORB.Create();

            // find the keypoints with ORB
            var kp = orb.Detect(img);

            // compute the descriptors with ORB
            Mat des = new Mat();
            orb.Compute(img, ref kp, des);

            // draw only keypoints location,not size and orientation
            Mat img2 = new Mat();
            Cv2.DrawKeypoints(img, kp, img2, new Scalar(0, 255, 0), DrawMatchesFlags.Default);

            Cv2.ImShow("img", img2);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
    }
}

C++版本代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = cv::imread("../images/blox.jpg", 0);

    // Initiate ORB detector
    Ptr<ORB> orb = cv::ORB::create();

    // find the keypoints with ORB
    vector<KeyPoint> kp;
    orb->detect(img, kp);

    // compute the descriptors with ORB
    Mat des;
    orb->compute(img, kp, des);

    // draw only keypoints location,not size and orientation
    Mat img2;
    drawKeypoints(img, kp, img2, Scalar(0, 255, 0), DrawMatchesFlags::DEFAULT);

    cv::imshow("img", img2);
    cv::waitKey(0);
}

Python版本代码如下：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../images/blox.jpg', 0)

# Initiate ORB detector
orb = cv2.ORB_create()
# find the keypoints with ORB
kp = orb.detect(img, None)
# compute the descriptors with ORB
kp, des = orb.compute(img, kp)

# draw only keypoints location,not size and orientation
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 255, 0), flags=0)

cv2.imwrite("out.jpg", img2)
plt.imshow(img2), plt.show()