orb特徵是在fast特徵點的基礎上再加上乙個旋轉量，本文以opencv自帶的fast函式求出特徵點keypoint，取特徵點附近一小塊區域b，b的大小是16*16，範圍是（u-8,v-8）,(u+7,v+7),可以定義該區域影象的矩：
通過矩可以找到影象的質心
連線影象中心o與質心，可以得到方向向量oc，於是特徵點的方向可以定義為
這裡有幾點需要特別注意：
1，訪問畫素
image.at(v+i,u+j)然後y對應的是行，x對應的是列
void computeangle(const cv::mat &image, vector&keypoints)
}kp.angle=(float)(atan2(m10,m01)/pi*180);
cout<
ORB特徵提取
不明白的地方的一些整理 非極大值抑制主要是為了避免影象上得到的角點過於密集，主要過程是每個特徵點都會計算得到相應的響應得分，然後以當前畫素p為中心，取其鄰域 如3 3 判斷當前畫素p的響應是否為該鄰域內最大的，如果是則保留，否則，則抑制。非極大值抑制，排除不穩定的角點，採用強度響應函式 如何確定特徵...
ORB特徵提取與匹配
特徵點的檢測 影象的特徵點可以簡單的理解為影象中比較顯著顯著的點，如輪廓點，較暗區域中的亮點，較亮區域中的暗點等。orb採用fast features from accelerated segment test 演算法來檢測特徵點。這個定義基於特徵點周圍的影象灰度值，檢測候選特徵點周圍一圈的畫素值，...
ORB特徵提取與匹配
orb特徵是目前最優秀的特徵提取與匹配演算法之一，下面具體講解一下 特徵點的檢測 影象的特徵點可以簡單的理解為影象中比較顯著顯著的點，如輪廓點，較暗區域中的亮點，較亮區域中的暗點等。orb採用fast features from accelerated segment test 演算法來檢測特徵點。...