使用ORB类的compute方法生成的描述符数组代表什么？

Question

我正在 Python 中使用 OpenCV 来制作给定图像的特征描述符。为此，我正在使用ORB类。我不明白的是描述符数组在使用orb.detect和orb.compute方法之后包含什么。

下面是我的代码。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

img = cv2.imread('penguins.jpg',0)

# Initiate STAR detector
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=1000)

# 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,des, color=(0,255,0), flags=0, )
plt.imshow(img2),plt.show()

print len(kp),len(des),len(des[1]), des[0]

最后一行的输出如下：

1000 1000 32 [221  65  79 237   6   2 111 112 116 194 243  70  83  99 177 113 118 228
  62 238 233 181  37  76 244 171 230 128  45 178  96  49]

为什么每个元素的长度des是32？它代表什么？我知道它应该是对应于每个关键点的描述符数组，但是这些数字到底代表什么？

我已经从这个链接尝试了上面的代码。

Answer 1

每个 ORB 描述符的默认长度是 32 字节。每个字节包含 8 个像素强度比较，如官方论文中所述：https://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf

另请检查：OpenCV ORB 描述符 - 它到底是如何存储在一组字节中的？