OpenCV ORB功能检测器如何工作？

Question

我想使用ORB特征检测器和提取器实现基于特征的对齐算法.
到目前为止,我使用OpenCV中的ORB类 提取了这些特征ORB orb;
orb(gray_image,Mat(),features.keypoints,features.descriptors);
,并使用openCV中的knnMatch函数进行匹配.matcher.knnMatch(features1.descriptors, features2.descriptors, pair_matches,2); 之后我尝试使用findHomography函数找到一个单应性,但是这个函数需要在图像特征之间至少有4个匹配,并且在大多数情况下我测试过的图像不到4.

有人用过这个功能吗？是否有任何关于它的文档,或关于OpenCV的ORB类(ORB构造函数参数的含义)？

PS这是我的第一个问题.我不能发布超过2个链接.对于opencv文档,请使用此方法.

Answer 1

更新:现在它是 OpenCV的文档中,在这里: http://opencv.itseez.com/modules/features2d/doc/feature_detection_and_description.html#orb

有关该算法的详细说明,请访问:http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf

在OpenCV文档中没有提到它,但实际上OpenCV具有:

两种类型的描述符:

• 浮点描述符:
  • 筛
  • 冲浪
• uchar描述符:
  • ORB
  • 简要

和相应的匹配器:

• 浮点描述符:
  • FlannBased
  • BruteForce<L2<float> >
  • BruteForce<SL2<float> > //从2.3.1开始
  • BruteForce<L1<float> >
• 对于uchar描述符:
  • BruteForce<Hamming>
  • BruteForce<HammingLUT>
  • FlannBased LSH索引//从2.4.0开始

因此,您需要修改代码以BruteForce<Hamming>用于ORB描述符的匹配器.可以使用L2或L1距离来匹配uchar描述符,但结果将不正确并且findHomography返回不令人满意的结果.