OpenCv实战笔记(4)基于opencv实现ORB特征匹配检测

一、原理作用

ORB 原理 (Oriented FAST and Rotated BRIEF):

特征点检测:使用 FAST 算法检测角点(关键点)。

方向计算:为每个关键点分配主方向,增强旋转不变性。

特征描述:使用 BRIEF(快速二进制描述符),通过图像灰度比较构造描述子。

描述子旋转:将 BRIEF 描述子旋转对齐主方向,增强旋转鲁棒性。
ORB作用

提取图像中稳定、重复性强的关键点;生成可用于图像匹配、识别、跟踪的紧凑二进制描述子。
应用场景:图像匹配(如拼接、全景)、 SLAM / 视觉里程计(机器人/无人车定位)、物体识别与检测、图像配准与对齐、图像检索

二、实现效果
三、参考代码

cpp 复制代码
void demo(const cv::Mat& img1, const cv::Mat& img2, cv::Mat& outputImg) {
    if (img1.empty() || img2.empty()) {
        std::cerr << "[feature_matching] Error: Input images are empty." << std::endl;
        return;
    }

    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();

    std::vector<cv::KeyPoint> kp1, kp2;
    cv::Mat desc1, desc2;
    orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), kp1, desc1);
    orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), kp2, desc2);

    if (desc1.empty() || desc2.empty()) {
        std::cerr << "[feature_matching] Warning: Descriptor computation failed." << std::endl;
        return;
    }

    cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);

    std::vector<std::vector<cv::DMatch>> knn_matches;
    matcher.knnMatch(desc1, desc2, knn_matches, 2);

    std::vector<cv::DMatch> good_matches;
    for (const auto& m : knn_matches) {
        if (m.size() >= 2 && m[0].distance < 0.75f * m[1].distance) {
            good_matches.push_back(m[0]);
        }
    }

    cv::drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, outputImg);
}
//应用
void MainWindow::sltOrb()
{
    // 加载两张灰度图像
    cv::Mat img1 = cv::imread("img1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("img2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat output;

    // 调用封装好的 ORB 特征匹配函数
    feature_matching::demo(img1, img2, output);

    // 显示结果图像
    if (!output.empty()) {
        cv::imshow("Feature Matching Result", output);
        cv::waitKey(0);
    }
}

欢迎关注我,一起交流!

相关推荐
sz-lcw21 小时前
MySQL知识笔记
笔记·mysql·adb
古译汉书21 小时前
嵌入式铁头山羊STM32-各章节详细笔记-查阅传送门
数据结构·笔记·stm32·单片机·嵌入式硬件·个人开发
编程武士21 小时前
从50ms到30ms:YOLOv10部署中图像预处理的性能优化实践
人工智能·python·yolo·性能优化
max5006001 天前
基于Meta Llama的二语习得学习者行为预测计算模型
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘·llama
月疯1 天前
OPENCV摄像头读取视频
人工智能·opencv·音视频
极客天成ScaleFlash1 天前
极客天成让统一存储从云原生‘进化’到 AI 原生: 不是版本升级,而是基因重组
人工智能·云原生
王哥儿聊AI1 天前
Lynx:新一代个性化视频生成模型,单图即可生成视频,重新定义身份一致性与视觉质量
人工智能·算法·安全·机器学习·音视频·软件工程
_pinnacle_1 天前
打开神经网络的黑箱(三) 卷积神经网络(CNN)的模型逻辑
人工智能·神经网络·cnn·黑箱·卷积网络
Ada's1 天前
深度学习在自动驾驶上应用(二)
人工智能·深度学习·自动驾驶
张较瘦_1 天前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 从“人工扒日志”到“AI自动诊断”:LogCoT框架的3大核心创新
论文阅读·人工智能·软件工程