Computer Vision: ORB
ORB（Oriented FAST and rotated BRIEF） 是一种高效的局部特征检测算法，主要由 FAST 和 BRIEF 两个部分组成。该算法通过 FAST 确定关键点并结合 BRIEF 进行描述符生成，在计算速度和匹配性能上优于 SIFT 和 SURF。ORBF 算法特别适用于对物体进行尺度缩放、旋转或明暗变化下的识别，并且完全免费开源的特点使其在学术界和商业应用中具有广泛的应用潜力。
该算法ORB（Oriented FAST combined with rotated BRIEF）是一种高效可靠的局部分析方法，在2011年发表于题为《ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF》的论文中首次提出。该论文标题表明ORB可被视为SIFT与SURF两大知名算法的有效替代方案。事实上，在计算速度、匹配性能以及专利应用等方面均超越了前二者。尤其是专利方面的应用都需要付费购买……而ORB则完全免费提供。这种开源共享的理念不仅有助于算法不断完善发展理论研究更推动了其从学术界走向商业领域的实际运用。
该系统采用先进的算法技术实现高效数据处理功能
ORBF主要由FAST关键点检测器和BRIEF描述子融合而成。首先使用FAST算法找出关键点，并利用Harris角点检测技术筛选出最佳的N个关键点作为特征点。随后采用BRIEF方法用于描述这些特征点。
在人眼观察物体时，在不管距离、旋转或明暗变化的情况下都能识别出同一个物体。而特征点描述子的作用是让计算机在面对同样条件下也能准确识别。
需要注意的是：
第一，在实际应用中可能出现一些误差或干扰因素。
第二，在处理复杂场景时可能会遇到计算效率的问题。
（应对缩放）针对特征点在不同尺度下不满足提取条件的问题，在OPENCV函数中采用多尺度图像金字塔策略以实现对不同尺度特征的有效识别；
（处理旋转）由于BRIEF计算出的特征点描述子缺乏方向信息，在提取特征时无法完全表征目标物体的方向特性；为此方法首先确定了FAST算法提取到的特征点主方向，并结合BRIEF方法生成精确的方向无关描述子；
以下将分别对 FAST 算法、“灰度质心”技术以及 BRIEF 描述子进行详细阐述；
FAST（Features From Accelerated Segment Test）
FAST角点的概念：若某个像素在其邻域中拥有较多数量的像素点呈现出显著的变化程度，则该像素可能被视为FAST角点；
该算法的具体实现细节
- 选取图像中一个点 p ,假设该点的像素灰度值为 Ip ；
- 设置一个阈值T, 根据实验阈值一般设定是T=Ip *20%；
- 以点 p 为圆心，以3为半径所形成的圆上，将有16个像素落在圆；
- 如果点 p 有资格被认定为兴趣点，它周围的16个点中需要有n个相邻的点的灰度值与 Ip 之差的绝对值超过阈值 T;
- 为了保证算法速度，如上图所示，首先计算编号为1，5，9，13四个点与 Ip 之差的绝对值，若至少三个点与 Ip 之差的绝对值超过阈值T,则该点有可能是关键点；
- 若至少三个点与 Ip 之差的绝对值超过阈值T, 则计算所有的16个点的灰度值与 Ip 之差的绝对值，若他们至少有连续的9个差值超过阈值，则确认为关键点；
- 通过Harris角点检测 计算角点响应，选取部分响应较大的作为特征点；
BRIEF（二进制的健壮性独立的基本特征）
BRIEF是一种源自2010年《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》这一文章中提出的有效特征点描述方法。该研究采用二值序列作为特征点的描述子，并通过汉明距离衡量各描述子间的相似程度。相较于传统基于L2-norm的相似度计算方法，在计算效率上有了显著提升。
- 通过应用高斯滤波器对图像进行去噪处理（方差设定为2，在9×9的窗口范围内）。
- 在包含特征点的S×S邻域范围内，在两个相邻且相互作用的特征点之间建立连接关系，并通过以下方式赋予二进制标记。
x, y是一对随机选择出来的点对吗？其中p(x)与p(y)分别代表它们对应的灰度值。（值得注意的是，在选择随机点对x, y时应采用高斯分布[0, 1/(25S²)]的方式效果更为理想）
在指定的邻域窗口内执行以下操作：首先通过随机采样方法从该区域中选择N组互不重叠的随机点（其中N通常设定为256），然后依次执行第二步操作以生成一个长度为N的一维二值序列。这个序列被定义为特征描述子的表现形式。
当应用BRIEF算法完成特征描述后，在后续阶段采用Hermity distance进行特征匹配判断：若两组特征点对应的二进制序列在每一位上的相同元素数量少于128，则这两组特征无法匹配；对于单幅图像中的某一特定特征点，在另一幅图像中需寻找与其二进制序列对应位上相同元素数量最多的那个特征点作为其配对对象。
gray-scale centroid, also referred to as intensity centroid, denotes the average spatial position of all pixels in an image weighted by their intensity values.
本方法的核心思路在于通过连接所确定的质心与该特征点来计算由此连线与基底坐标轴之间的夹角，并以此角度来表征该特征点的方向。
在该区域内的力矩被称为M_i
请注意在公式中_p_和_q_并非作为上标使用而是作为幂次运算
在x和y取值范围均为-R到+R之间的区域中，质心坐标（QX, QY）的具体计算方法如下。
经过质心与特征点连线后，这条连线与水平轴之间的夹角可以通过以下公式计算出。
反三角函数atan2能够计算出 θ ，即FAST算法中使用的特征点主方向。在此主要方向θ，在 FAST 特征点周围生成256个随机点，并对其进行旋转判断。
设S为随机点位置（2×n维矩阵），而Sθ则代表该组随机点经过旋转后的空间位置（同样构成2×n维矩阵）。通过上述操作获得新的随机点位置后采用BRIEF方法进行描述能够有效解决旋转一致性问题这一观点值得商榷。建议读者参考文中reference中的相关博客第6条以获取更多详细信息或许会对理解此处内容有所帮助。目前本文主要侧重于介绍Harris角点检测算法的基本原理及其用于计算角点响应的方法并未展开详细讨论有计划继续补充相关内容ORBF算法的大致思路已概述至此建议读者阅读原始论文以获得全面的理解与把握
- 《ORB：SIFT或SURF的一种高效替代方案》http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf
- 《BRIEF：二元鲁棒独立 elementary 特征》https://www.cs.ubc.ca/~lowe/525/papers/calonder_eccv10.pdf
- 《基于加速段测试（FAST）的特征提取》http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV1011/AV1FeaturefromAcceleratedSegmentTest.pdf
- ORB：<>
- FAST：<>
- 计算一点绕另一点旋转n度后的坐标转换：<>