OpenCV ORB功能檢測器如何工作？

Question

我想使用ORB特征檢測器和提取器實現基於特征的對齊算法。
到目前為止，我使用OpenCV ORB orb; ORB類提取了這些特性ORB orb;
orb(gray_image,Mat(),features.keypoints,features.descriptors);
並使用openCV matcher.knnMatch(features1.descriptors, features2.descriptors, pair_matches,2);的knnMatch函數匹配它們matcher.knnMatch(features1.descriptors, features2.descriptors, pair_matches,2); 之后我試圖使用findHomography函數找到單應性，但是這個函數在圖像特征之間需要至少4個匹配，而在我測試的大多數圖像上我得到的不到4個。

有人用過這個功能嗎？ 是否有任何關於它的文檔，或關於OpenCV的ORB類（ORB構造函數參數的含義）？

PS這是我的第一個問題。 我不能發布超過2個鏈接。 對於opencv文檔，請使用此方法 。

Answer 1

更新：現在是 OpenCV的文檔中，在這里： http://opencv.itseez.com/modules/features2d/doc/feature_detection_and_description.html#orb

有關該算法的詳細說明，請訪問： http ： //www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf

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在OpenCV文檔中沒有提到它，但實際上OpenCV具有：

兩種類型的描述符：

• 浮點描述符：
  • 篩
  • 沖浪
• uchar描述符：
  • ORB
  • 簡要

和相應的匹配器：

• 浮點描述符：
  • FlannBased
  • BruteForce<L2<float> >
  • BruteForce<SL2<float> >自2.3.1起
  • BruteForce<L1<float> >
• 對於uchar描述符：
  • BruteForce<Hamming>
  • BruteForce<HammingLUT>
  • FlannBased與LSH指數//自2.4.0以來

因此，您需要修改代碼以用於例如用於ORB描述符的BruteForce<Hamming>匹配器。 可以使用L2或L1距離來匹配uchar描述符，但結果將不正確並且findHomography返回不令人滿意的結果。