android - OpenCV ORB 特征检测器如何工作？

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 ORB 提取了特征。来自 OpenCV 的类ORB 宝珠；
orb(gray_image,Mat(),features.keypoints,features.descriptors);
并使用 openCV 中的 knnMatch 函数匹配它们 matcher.knnMatch(features1.descriptors, features2.descriptors, pair_matches,2);之后，我尝试使用 findHomography 函数查找单应性，但该函数需要图像特征之间至少 4 个匹配，而在我测试的大多数图像上，我得到的匹配不到 4 个。

有人用过这个功能吗？有没有关于它的文档，或者关于 OpenCV 中的 ORB 类(ORB 构造函数参数的含义)？

附:这是我的第一个问题。而且我不能发布超过 2 个链接。对于 opencv 文档，请使用 this .

Answer 1

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

算法的详细说明见此处:http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf

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OpenCV 文档中没有提到，但实际上 OpenCV 有:

两种类型的描述符:

• 浮点描述符:
  • 筛选
  • 冲浪
• uchar 描述符:
  • ORB
  • 简述

以及对应的匹配器:

• 对于浮点描述符:
  • 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带 LSH 索引//自 2.4.0 起

因此您需要修改您的代码以使用例如 BruteForce<Hamming> ORB 描述符的匹配器。可以使用 L2 或 L1 距离来匹配 uchar 描述符，但结果会不正确，并且 findHomography 会返回不令人满意的结果。