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前言

红胖子，来也！
识别除了传统的模板匹配之外就是体征点了，前面介绍了Suft特征点，还有一个传统的就会ORB特征点了。
其实识别的特征点多种多样，既可以自己写也可以使用opencv为我们提供的，一般来说根据特征点的特性和效率，选择适合我们场景的特征就可以了。
本篇，介绍ORB特征提取。

Demo

ORB特征点

概述

ORB是ORiented Brief的简称，是briedf算法的改进版，于2011年在《ORB：an fficient alternative to SIFT or SURF》中提出。
ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述：

特征提取：由FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法发展来的；
特征点描述：根据BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特征描述算法改进的。

ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化。据说，ORB算法的速度是sift的100倍，是surf的10倍。

Brief描述子

该特征描述子是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，组合成一个二进制传，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。
Brief的速度快，但是使用灰度值作为描述字计算的源头，毫无疑问会有一些显而易见的问题：

旋转后灰度变了导致无法识别，因其不具备旋转不变形；
由于是计算灰度，噪声灰度化则无法去噪，所以对噪声敏感；
尺度不同影响灰度计算，所以也不具备尺度不变形；
ORB是试图使其具备旋转不变性和降低噪声敏感度而提出的。

特征检测步骤

步骤一：使用brief算子的方式初步提取。

该步能够提取大量的特征点，但是有很大一部分的特征点的质量不高。从图像中选取一点P，以P为圆心画一个半径为N像素半径的圆。圆周上如果有连续n个像素点的灰度值比P点的灰度值大或者小，则认为P为特征点。

步骤二：机器学习的方法筛选最优特征点。

通俗来说就是使用ID3算法训练一个决策树，将特征点圆周上的16个像素输入决策树中，以此来筛选出最优的FAST特征点。

步骤三：非极大值抑制去除局部较密集特征点。

使用非极大值抑制算法去除临近位置多个特征点的问题。为每一个特征点计算出其响应大小。计算方式是特征点P和其周围16个特征点偏差的绝对值和。在比较临近的特征点中，保留响应值较大的特征点，删除其余的特征点。

步骤四：使用金字塔来实现多尺度不变形。

步骤五：使用图像的矩判断特征点的旋转不变性

ORB算法提出使用矩（moment）法来确定FAST特征点的方向。也就是说通过矩来计算特征点以r为半径范围内的质心，特征点坐标到质心形成一个向量作为该特征点的方向。

ORB类的使用

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

std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints1;

//特征点检测

_pOrb->detect(srcMat, keyPoints1);

ORB相关函数原型

static Ptr<ORB> create(int nfeatures=500,

                       float scaleFactor=1.2f,

                       int nlevels=8,

                       int edgeThreshold=31,

                       int firstLevel=0,

                       int WTA_K=2,

                       int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE,

                       int patchSize=31,

                       int fastThreshold=20);

参数一：int类型的nfeatures，用于ORB的，保留最大的关键点数，默认值500；
参数二：float类型的scaleFactor，比例因子，大于1时为金字塔抽取比。的等于2表示经典的金字塔，每一个下一层的像素比上一层少4倍，但是比例系数太大了将显著降低特征匹配分数。另一方面，太接近1个比例因子这意味着要覆盖一定的范围，你需要更多的金字塔级别，所以速度会受影响的，默认值1.2f；
参数三：int类型的nlevels，nlevels金字塔级别的数目。最小级别的线性大小等于输入图像线性大小/功率（缩放因子，nlevels-第一级），默认值为8；
参数四：int类型的edgeThreshold，edgeThreshold这是未检测到功能的边框大小。它应该大致匹配patchSize参数。；
参数五：int类型的firstLevel，要将源图像放置到的金字塔级别。以前的图层已填充使用放大的源图像；
参数六：int类型的WTA_K，生成定向简短描述符的每个元素的点数。这个默认值2是指取一个随机点对并比较它们的亮度，所以我们得到0/1的响应。其他可能的值是3和4。例如，3表示我们取3随机点（当然，这些点坐标是随机的，但是它们是由预定义的种子，因此简短描述符的每个元素都是从像素确定地计算出来的矩形），找到最大亮度点和获胜者的输出索引（0、1或2）。如此输出将占用2位，因此需要一个特殊的汉明距离变量，表示为NORM_HAMMING2（每箱2位）。当WTA_K=4时，我们取4个随机点计算每个点bin（也将占用可能值为0、1、2或3的2位）。；
参数七：int类型的scoreType，HARRIS_SCORES表示使用HARRIS算法对特征进行排序（分数写入KeyPoint::score，用于保留最佳nfeatures功能）；FAST_SCORE是产生稍微不稳定关键点的参数的替代值，但计算起来要快一点；
参数八：int类型的patchSize，定向简短描述符使用的修补程序的大小。当然，在较小的金字塔层特征覆盖的感知图像区域将更大；
参数九：int类型的fastThreshold，快速阈值；

void xfeatures2d::SURT::detect( InputArray image,

                                std::vector<KeyPoint>& keypoints,

                                InputArray mask=noArray() );

参数一：InputArray类型的image，输入cv::Mat；
参数二：std::Vector类型的keypoints，检测到的关键点；
参数三：InputArray类型的mask，默认为空，指定在何处查找关键点的掩码（可选）。它必须是8位整数感兴趣区域中具有非零值的矩阵。；

void xfeatures2d::SURT::compute( InputArray image,

                                 std::vector<KeyPoint>& keypoints,

                                 OutputArray descriptors );

参数一：InputArray类型的image，输入cv::Mat；
参数二：std::Vector类型的keypoints，描述符不能为其已删除计算的。有时可以添加新的关键点，例如：SIFT duplicates keypoint有几个主要的方向（每个方向）；
参数三：OutputArray类型的descriptors，计算描述符；

// 该函数结合了detect和compute，参照detect和compute函数参数

void xfeatures2d::SURT::detectAndCompute( InputArray image,

                                          InputArray mask,

                                          std::vector<KeyPoint>& keypoints,

                                          OutputArray descriptors,

                                          bool useProvidedKeypoints=false );

绘制关键点函数原型

void drawKeypoints( InputArray image,

                    const std::vector<KeyPoint>& keypoints,

                    InputOutputArray outImage,

                    const Scalar& color=Scalar::all(-1),

                    int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );

参数一：InputArray类型的image，；
参数二：std::Vector类型的keypoints，原图的关键点；
参数三：InputOutputArray类型的outImage，其内容取决于定义在输出图像。请参阅参数五的标志flag）；
参数四：cv::Scalar类型的color，绘制关键点的颜色，默认为Scalar::all(-1)随机颜色，每个点都是这个颜色，那么随机时，每个点都是随机的；
参数五：int类型的flags，默认为DEFAULT，具体参照DrawMatchesFlags枚举如下：

特征点总结

根据前面连续三篇的特征点，我们其实可以猜到了所有的匹配都是这样提取特征点，然后使用一些算法来匹配，至于使用什么特征点提取就是需要开发者根据实际的经验去选取，单一的特征点/多种特征点提取混合/自己写特征点等等多种方式去提取特征点，为后一步的特征点匹配做准备，特征点通用的就到此篇，后续会根据实际开发项目中使用的到随时以新的篇章博文去补充。
《OpenCV开发笔记（六十三）：红胖子8分钟带你深入了解SIFT特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》
《OpenCV开发笔记（六十四）：红胖子8分钟带你深入了解SURF特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码》
《OpenCV开发笔记（六十五）：红胖子8分钟带你深入了解ORB特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》

Demo源码

void OpenCVManager::testOrbFeatureDetector()

{

    QString fileName1 = "13.jpg";

    int width = 400;

    int height = 300;

    cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());

    cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));

    cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();

    cvui::init(windowName);

    cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2, srcMat.rows * 3),

                                srcMat.type());

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

    int k1x = 0;

    int k1y = 0;

    int k2x = 100;

    int k2y = 0;

    int k3x = 100;

    int k3y = 100;

    int k4x = 0;

    int k4y = 100;

    while(true)

    {

        windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);

        cv::Mat mat;

        // 原图先copy到左边

        mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),

                        cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));

        cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);

        {

            std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints1;

            std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints2;

            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0, "k1x");

            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k1x, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0, "k1y");

            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k1y, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0, "k2x");

            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k2x, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0, "k2y");

            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k2y, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k3x");

            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k3x, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k3y");

            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k3y, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k4x");

            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k4x, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k4y");

            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k4y, 0, 100);

            std::vector<cv::Point2f> srcPoints;

            std::vector<cv::Point2f> dstPoints;

            srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, 0.0f));

            srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0.0f));

            srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, srcMat.rows - 1));

            srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, srcMat.rows - 1));

            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k1x / 100.0f, srcMat.rows * k1y / 100.0f));

            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k2x / 100.0f, srcMat.rows * k2y / 100.0f));

            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k3x / 100.0f, srcMat.rows * k3y / 100.0f));

            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k4x / 100.0f, srcMat.rows * k4y / 100.0f));

            cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);

            cv::Mat srcMat2;

            cv::warpPerspective(srcMat,

                                srcMat2,

                                M,

                                cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows),

                                cv::INTER_LINEAR,

                                cv::BORDER_CONSTANT,

                                cv::Scalar::all(0));

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),

                            cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));

            cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat2, 1.0f, 0.0f, mat);

            //特征点检测

            _pObr->detect(srcMat, keyPoints1);

            //绘制特征点(关键点)

            cv::Mat resultShowMat;

            cv::drawKeypoints(srcMat,

                             keyPoints1,

                             resultShowMat,

                             cv::Scalar(0, 0, 255),

                             cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),

                            cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));

            cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat, 1.0f, 0.0f, mat);

            //特征点检测

            _pObr->detect(srcMat2, keyPoints2);

            //绘制特征点(关键点)

            cv::Mat resultShowMat2;

            cv::drawKeypoints(srcMat2,

                             keyPoints2,

                             resultShowMat2,

                             cv::Scalar(0, 0, 255),

                             cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),

                           cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));

            cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat2, 1.0f, 0.0f, mat);

            cv::imshow(windowName, windowMat);

        }

        // 更新

        cvui::update();

        // 显示

        // esc键退出

        if(cv::waitKey(25) == 27)

        {

            break;

        }

    }

}

工程模板：对应版本号v1.59.0

对应版本号v1.59.0