ORB算法在opencv中实现方法

在OPenCV中实现ORB算法，使用的是：

1.实例化ORB

orb = cv.xfeatures2d.orb_create(nfeatures)

参数：

·nfeatures: 特征点的最大数量

2.利用orb.detectAndCompute()检测关键点并计算

kp,des = orb.detectAndCompute(gray,None)

参数：

·gray: 进行关键点检测的图像，注意是灰度图像

返回：

·kp: 关键点信息，包括位置，尺度，方向信息

·des: 关键点描述符，每个关键点BRIEF特征向量，二进制字符串，

3.将关键点检测结果绘制在图像上

cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)

示例：

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
# 1 图像读取
img = cv.imread('./image/tv.jpg')

# 2 ORB角点检测
# 2.1 实例化ORB对象
orb = cv.ORB_create(nfeatures=500)
# 2.2 检测关键点,并计算特征描述符
kp,des = orb.detectAndCompute(img,None)

print(des.shape)

# 3 将关键点绘制在图像上
img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,0,255), flags=0)

# 4. 绘制图像
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.imshow(img2[:,:,::-1])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

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