视觉SLAM中ORB特征点算法(关键点+描述子)-程序员宅基地

技术标签: python  人工智能  

特征点是什么

SLAM需要根据路标来计算当前相机的位置和姿态。而视觉SLAM的路标就是图像中的特征点了。注意:只要谈到图像中的特征点你就得记得它包含两个内容关键点描述子关键点指的特征点在图像中的位置,而描述子是指的是关键点的朝向和周围像素信息。相同特征点他们的描述子相似。
现在已有很多特征点提取算法。其中既能兼顾性能又能兼顾精度的一种特征点提取算法那就是:ORB特征点。前面我们提到了只要提到特征点那就意味着包含两个东西:关键点和描述子。

ORB特征点

ORB它的关键点叫做Oriented FAST,就是有方向的FAST关键点。ORB的描述子是BRIEF描述子
我们现在先解释下什么是FAST关键点

FAST关键点

它的思想是任何物体的边缘一定是灰度值变化较大,那么我只用比较哪些地方灰度值变化较大。然后把这个地方作为关键点。然后它怎么做的呢?遍历整个图片的像素。为了判断一个像素是不是关键点,它在周围以3像素为半径画一个圈。这个圈上有16个像素点。比较当前像素点与这16个像素点的差异。当然我们需要设定一个阈值,差异度超过多少算高差异。然后统计高差异的像素点个数FAST-12认为>=12个大差异的像素点那就把当前像素点设置为关键点,FAST-11是认为11个,FAST-9是认为9个。

ORB对FAST关键点的改进<

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