特征点匹配—ORB特征点暴力匹配
2024-01-02 02:25:40
不同，但它们具有一个共同的目标，就是找到图像中的信息丰富的区域。之所以要进行特征点检测和匹配，目的是实现图像特征匹配，而图像特征匹配则广泛应用于计算机视觉中的图像匹配、图像拼接、物体跟踪、3D重建等领域。
匹配的总体流程是：
- 特征点检测（获取各个图像的特征点）
- 特征点符（计算每个特征点的符，用来表征特征点）
- 特征点匹配（描述符进行匹配，筛选出彼此匹配的特征点）
- 几何验证（筛选优质匹配）
而在本节我们介绍的第一步：特征点匹配时，我们通过一个描述子，来表征某一个特征点，描述子一般是该特征点邻域像素点的灰度、颜色等信息所构建的向量。而在第二步中，我们使用了穷举搜索暴力匹配的方法。所谓穷举搜索，即试遍所有可能的匹配对，把最优匹配作为结果，而实际上，穷举搜索暴力匹配在匹配效率上远落后于其他特征匹配算法，比如近似最近邻法。
最后，本节最后的第三步“几何验证”，是用来验证前面两步筛选出的匹配特征对，是否满足模型的约束条件，如果不是，那就认为这个匹配特征对不是优质匹配，应该舍弃。比如说，在一个物体检测任务中，对于同一个物体来说，在不同的图像上的成像具有空间邻近性，那么我们在进行特征匹配的时候，两个图像上的同一物体的匹配特征对应该尽可能的满足这一空间邻近约束，即在几何上是合理的。
写作
好的，我来写这个话题。
在计算机视觉中，特征点匹配是一种常用的技术，它可以将两幅或多幅图像中的特征点一一对应起来，从而实现图像对齐、物体跟踪、场景识别等任务。
特征点匹配的总体流程可以分为以下四步：
- 特征点检测：首先，需要使用特征点检测算法来检测图像中的特征点。常用的特征点检测算法包括SIFT、SURF和ORB等。
- 特征点描述符：检测到特征点后，需要计算每个特征点的描述符。描述符是一个向量，它可以表征特征点周围区域的灰度或颜色信息。
- 特征点匹配：计算出特征点的描述符后，就可以进行特征点匹配了。常用的特征点匹配算法包括穷举搜索暴力匹配、最近邻匹配和近似最近邻匹配等。
- 几何验证：特征点匹配后，需要对匹配结果进行几何验证。几何验证可以去除一些错误的匹配对，从而提高匹配的准确性。
在OpenCV中，提供了丰富的特征点检测和匹配算法。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV实现ORB特征点暴力匹配。
正文
ORB特征点检测算法是由Ethan Rublee、Vincent Rabaud、Kurt Konolige和Gary Bradski在2011年提出的。ORB算法的主要思想是使用FAST算法检测特征点，并使用BRIEF算法计算特征点描述符。FAST算法是一种非常快的特征点检测算法，它可以检测出图像中的角点和边缘点。BRIEF算法是一种二进制描述符，它可以快速计算出特征点周围区域的灰度或颜色信息。
暴力匹配是一种简单但有效的特征点匹配算法。暴力匹配的原理是穷举所有可能的匹配对，并选择最优匹配作为结果。最优匹配的评判标准可以是距离最近、相似度最高等。
几何验证是一种用来验证匹配结果是否满足模型约束条件的技术。在特征点匹配中，几何验证可以去除一些错误的匹配对，从而提高匹配的准确性。常用的几何验证方法包括单应性矩阵验证、基础矩阵验证和对极线约束验证等。
结语
特征点匹配在计算机视觉中有着广泛的应用。本文介绍了如何使用OpenCV实现ORB特征点暴力匹配。ORB特征点检测算法是一种鲁棒性强、计算速度快的特征点检测算法。暴力匹配是一种简单但有效的特征点匹配算法。几何验证是一种用来验证匹配结果是否满足模型约束条件的技术。通过将ORB特征点检测算法、暴力匹配算法和几何验证技术相结合，可以实现准确高效的特征点匹配。
