1.[ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的算算法ORB特征（提取）
2.常用特征点及其描述子总结（sift、orb、法源superpoint）
3.ORB特征检测
4.请问：simple与brief的代码区别是什么？
5.Airtest自动化测试——Airtest进阶和图像识别算法（下）
6.ORB图像特征提取算法详述

[ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的ORB特征（提取）

       ORB-SLAM中的特征构建以其使用统一的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）为核心创新点，使得系统构建更为简洁稳定。算算法本文旨在深入探讨ORB特征的法源提取流程及对ORB特征的优化改良，以提供直观解答。代码资金墙 源码

       提取流程概览如下：

       第一步：构造金字塔。算算法

       金字塔的法源构建是理解关键点分布的基础，它通过不同尺度的代码图像层次化表示，以便在多尺度上寻找特征。算算法金字塔的法源层级数量与特征的分配直接相关，每层图像面积的代码减小导致特征点数量的减少，分配策略需确保各层特征点的算算法均衡。

       第二步：提取FAST角点。法源

       FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法基于中心像素与周围像素的代码灰度对比，高效快速地识别关键点。通过设定阈值，判断像素是否为角点，FAST算法在每个像素点上执行，产生大量角点，再经过非极大值抑制处理以去除冗余点。

       第三步：计算角度。

       通过灰度质心与圆心的向量角度，ORB特征不仅提取了角点，还计算出了每个角点相对于坐标系的角度，这有助于确保每次描述子计算的方向一致性，实现了角度不变性。

       第四步：计算旋转感知的BRIEF描述子。

       BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子是一个二进制描述子，以其高速匹配速度著称。通过选定的点对对块内的像素进行比较，形成描述子序列。Steered BRIEF根据角点方向旋转描述子坐标点对位置，实现了旋转不变性。

       最后一步：提升抗噪能力。

       ORB在计算描述子时使用周围5×5的patch灰度信息，进行滤波处理，vb文件源码查询提高了描述子的抗噪性。

       ORB-SLAM的改进主要集中在FAST角点提取步骤。该系统通过动态调整阈值、利用四叉树划分图像等方法，提高了特征分布的均匀性，有效避免了特征扎堆现象。此策略有助于提升SLAM精度、闭环识别性能，并确保全图特征量满足需求，避免了丢失追踪问题。

常用特征点及其描述子总结（sift、orb、superpoint）

       常用特征点提取方法（SIFT、ORB、Superpoint）总结如下：

       SIFT

       SIFT（尺度不变特征变换）以突出、稳定的特征点为核心，具备尺度和旋转不变性。特征提取分为两个步骤：

       候选关键点检测：通过高斯差分金字塔检测变化较大的区域，选取极值点。利用DOG函数和亚像素插值进行定位，同时通过边缘主方向比值剔除不稳定点。

       特征描述：基于梯度方向划分子区域，计算维特征向量，通过归一化和尺度变换实现旋转与尺度不变性。

       参考：[SIFT详解链接]

       ORB

       ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）以速度和效率见长，仅需SIFT的1%计算时间。特征点提取结合FAST（角点检测）和尺度金字塔增强鲁棒性，方向确定通过灰度质心方向。描述子采用BRIEF算法，具有二进制形式，降低存储和匹配时间，但不完全旋转不变。

       比较：ORB在速度上优于SIFT和SURF，但在旋转鲁棒性上略逊。

       改进：ORB-SLAM通过改进FAST以减少特征点集中。

       Superpoint

       Superpoint是如何查看npm源码后续进阶的方法，尚未详细说明，但通常比SIFT和ORB更高效或具有特定优势，如更高的鲁棒性和性能。

ORB特征检测

       ORB特征检测算法是一种高效结合了Oriented FAST和Rotated BRIEF的快速特征点提取与描述手段，由Ethan Rublee等人在年的文章中提出。该算法主要分为特征点提取和描述两个部分，其中特征点提取基于改进的FAST（oFAST）技术，保证旋转不变性，而描述部分则基于BRIEF特征描述算法的优化，引入旋转因子，形成rBRIEF。

       oFAST部分通过改进的FAST算法，结合特征点方向判断，实现了对特征点旋转不变性的增强。在粗提取阶段，通过快速检测和筛选，仅保留满足特定条件的特征点，如FAST-9或FAST-中的9或像素规则。

       特征点筛选采用机器学习方法，通过ID3算法构建决策树，根据特征点周围像素值的分布确定最优特征点。而在实际应用中，会使用非极大值抑制算法去除重复的邻近特征点，并通过金字塔结构实现多尺度不变性。

       rBRIEF特征描述是BRIEF算法的旋转增强版本，通过在旋转后的点对上进行比较，保证了描述符在不同旋转角度下的不变性。在BRIEF基础上，通过统计分析和优化取点对的方法，如使用积分图像加速计算，进一步提高了描述符的可区分性。

       总之，ORB算法以其高效性和旋转不变性，在SLAM和无人机视觉等领域中广泛应用，通过oFAST和rBRIEF的结合，实现了特征点检测和描述的三平底指标源码高效且稳定。

请问：simple与brief的区别是什么？

       简单与简洁是两个在日常交流中经常被提及的概念，它们各自有着独特的含义。SIMPLE着重于表达事物本身的难易程度，强调的是本质的易操作性。例如，"这道题很简单"，这里“简单”强调的是问题的解答过程相对容易。而反义词可以是"困难"或"复杂"。

       BRIEF则更多地与简洁、简短、概要的概念相联系。比如，"他用简短的语言概括了整个会议的内容"，这里“简短”强调的是表述的精炼和扼要。BRIEF并不是用来描述事物的难易，而是在描述表达、描述或摘要时的简洁性。

       具体到"简单"与"简洁"的区别上，"简单"更多关注于事物的内在易用性和可操作性，而"简洁"则侧重于外部表现形式的精炼与清晰。例如，一个简单的算法可能易于理解与实现，而简洁的代码则意味着它以最少的语句完成了任务。简单与简洁虽都强调易用性，但着眼点不同。

       综上，SIMPLE与BRIEF的用法和含义各有侧重，理解它们之间的区别可以帮助我们在描述事物时更加精准和恰当。使用SIMPLE时，我们强调的是事物本身的性质或特性；而使用BRIEF时，则是强调描述或表述的简洁性。

Airtest自动化测试——Airtest进阶和图像识别算法（下）

       Airtest图像识别算法深入解析

       2.1 Airtest图像识别算法的实现原理

       以"touch"操作为例，分析其日志信息，Airtest尝试使用SURFMatching、TemplateMatching和BRISKMatching算法进行图像识别。识别结果中，wire开发源码'confidence':0.表示算法的可信度。若该值超过预设阈值（默认0.7），则认为识别成功；反之，则认为失败。

       默认设置的算法为CVSTRATEGY = ["surf", "tpl", "brisk"]，Airtest按此顺序执行算法，直到找到符合阈值的识别结果或超时。

       2.2 Airtest图像识别算法分类

       Airtest支持opencv3中的8种图像识别算法。

       这8种算法分为两类：

       1. 模板匹配(TemplateMatching)

       2. 基于特征点的图像识别

       2.2.1 模板匹配(TemplateMatching)

       模板匹配是一种基本的模式识别方法，通过查找与给定子图像匹配的小块区域来识别对象。其局限性在于仅支持平行移动，对旋转、大小变化不敏感。

       2.2.2 基于特征点的图像识别

       SIFT、SURF、BRISK、ORB、AKAZE和BRIEF等算法属于此类。以下以SIFT为例，具体说明如下：

       2.2.2.1 SIFT

       SIFT算法具有尺度不变性，能够有效表达目标特征信息。其优点包括：

       1) 具有旋转、尺度、平移、视角及亮度不变性，有利于特征信息的有效表达。

       2) 参数调整鲁棒性好，可根据场景需求调整特征点数量，便于特征分析。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.2.2.2 SURF

       SURF算法简化了SIFT中的高斯二阶微分模板，使得卷积平滑操作转换为加减运算，提高了鲁棒性和降低时间复杂度。最终生成的特征向量维度为维。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.2.2.3 BRISK

       BRISK算法基于二进制、鲁棒、不变、可缩放和关键点（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints），提供高效的特征检测和描述。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.2.2.4 KAZE

       KAZE算法基于非线性插值，适用于图像处理，因为图像通常非连续。与SIFT/SURF相比，KAZE更稳定，采用非线性尺度空间构造关键点。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.2.2.5 AKAZE

       AKAZE算法提供更快的速度，是较新的算法，仅在较新版本的opencv中可用。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.2.2.6 ORB

       ORB算法结合了FAST角点检测与描述技术，提供尺度和旋转不变性，且对噪声和透视仿射具有不变性。适用于实时应用。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.2.2.7 BRIEF

       BRIEF算法提供高效的特征描述，对大范围平面旋转具有较好的识别率。

       测试代码以lena.png为示例。

       2.3 自定义默认识别算法

       通过修改ST.CVSTRATEGY = ["tpl", "sift","brisk"]，可以调整默认的图像识别算法。

       2.4 图像识别算法总结

       性能解析包括单张、多张和内存、CPU使用情况，内存最大：kaze > sift > akaze > surf > brief > brisk > orb；CPU最大：kaze > surf > akaze > brisk > sift > brief > orb；识别效果：sift > surf > kaze > akaze > brisk > brief > orb。

       总结：

       1. 当分辨率不变时，模板匹配算法速度更快，优先考虑。

       2. 分辨率变化时，推荐使用特征点匹配，提高跨平台适应性。

       3. SIFT和SURF提供较高的准确率，结果稳定；SIFT稍优于SURF。

       4. ORB速度快，但稳定性较差；AKAZE也容易出现问题。

       5. 其他算法速度差异不大。

       汇智妹，软件工程师，关注公众号汇智动力学院获取IT技术干货和行业动态，欢迎有意转行IT的小伙伴关注，了解就业数据和成功案例。

ORB图像特征提取算法详述

       ORB图像特征提取算法详解

       这篇文章深入解析了ORB算法，旨在为后续学习者提供实用的学习资料和理解指导。

       起因于课程要求和对现有资料的不足，我选择了ORB算法进行深入研究。虽然我的实现结果不如OpenCV成熟，但基本功能尚可。我将分享算法原理、特征点提取过程和编码技巧，以及如何实现旋转和尺度不变性，希望读者能从中获益并指出可能存在的问题。

       1. ORB算法原理

       ORB全称是Oriented FAST and Rotated BRIEF，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，增强特征点的尺度和旋转不变性。

       2. 特征点提取与初步筛选

       通过FAST算法寻找角点，利用决策树或特定阈值快速筛选可能的特征点。为了提高效率，通过非最大值抑制和Harris响应减少密集特征点。

       3. 特征点编码与BRIEF算法

       ORB采用BRIEF算法对特征点进行编码，通过高斯平滑去除噪声，然后通过训练过程确定采样点和描述子。

       4. 旋转不变性与尺度不变性

       通过计算特征点周围的方向并旋转BRIEF采样，实现旋转不变性。对于尺度不变性，ORB利用图像金字塔技术，虽然未在文中详述。

       代码示例和效果展示

       尽管存在代码问题，但本文提供了一个清晰的思路，具体实现需要读者进一步检查和优化。

       参考文献

       ORB算法原文及相关论文，以及网络上的博客资源。

图像特征提取4：ORB特征点的描述，BRIEF描述子

       一 BRIEF描述子

       在ORB特征提取过程中，我们使用BRIEF算法来描述特征点属性。BRIEF算法通过在关键点周围选取点对，并计算边角结果组合，生成关键点描述子。具体步骤为：以关键点为中心，选取N个点对，定义操作T(P(A,B))，对选取的点对进行操作，将结果组合，得到关键点的描述子。

       二 理想描述子属性

       理想的特征描述子应具备可复现性，即在不同大小、方向、角度、光照条件下，同一特征点应具有相似描述子。描述子需具备光照、旋转、尺度的鲁棒性。尽管BRIEF描述子计算过程满足选取点对的规则，但其不具有旋转不变性。ORB算法通过引入图像金字塔解决尺度一致性问题，主要改善了BRIEF描述子的旋转不变性。

       三 坐标系旋转与一致性的改进

       为解决旋转一致性问题，ORB算法采用关键点为中心，以关键点与取点区域形心连线为X轴建立的坐标系。在旋转图像时，关键点与坐标系同步旋转，以相同的取点模式取出来的点保持一致性，从而确保描述子在旋转条件下的一致性。

       四 BRIEF描述子匹配与高效计算

       ORB算法利用BRIEF描述子的特性，通过2进制串形式节约存储空间，加快匹配速度。匹配关键点时，设定相似度阈值，异或操作计算描述子相似度，借助硬件高效完成，加速匹配过程。总结，ORB算法通过快速特征点检测、高效描述子计算与匹配，实现高速特征提取与匹配，显著提升效率。

图像特征算法(三)——ORB算法简述及Python中ORB特征匹配实践

       ORB算法是一种用于创建图像中关键点特征向量的高效算法。它结合了Fast和Brief算法，能够在图像中快速定位关键点，并为每个关键点生成二元特征向量，这些向量仅包含1和0，用于识别图像中的对象。ORB算法速度极快，并且在一定程度上不受噪点和图像变换的影响，如旋转和缩放。

       FAST算法是用于确定关键点的高效方法。它通过比较图像中像素的灰度值来快速选择关键点，这些点通常位于灰度值变化急剧的区域，如边缘。关键点的确定可以为后续的特征描述提供基础，例如在识别图像中的猫时，关键点可能位于眼睛、鼻子等边缘性区域。

       BRIEF算法生成的二进制特征描述符是ORB算法的关键部分。它通过比较关键点周围像素的灰度值来构建描述符，仅包含1和0，能高效地存储在内存中，并快速计算。描述符的生成包括对图像的平滑处理、关键点周围像素的抽取以及比较和赋值步骤。

       为克服BRIEF算法不满足缩放旋转不变性的缺点，ORB算法进行了改进。在缩放不变性方面，构建图像金字塔，从不同分辨率的图像中快速查找关键点，实现部分缩放不变性。在旋转不变性方面，为每个关键点分配方向，确保在不同角度旋转的图像中检测到相同的关键点。此外，引入了rBRIEF版本，能够生成在任意方向旋转下保持一致的特征向量，进一步增强了旋转不变性。

       在Python中实现ORB算法，需要使用OpenCV库。测试环境包括Python 3.7.6，以及OpenCV版本3.4.2.。核心函数cv2.ORB_create可用于生成关键点，其参数包括最大特征数量、尺度因子、层级、边缘阈值等，用于调整算法的性能。

       测试结果显示ORB算法在特征检测和匹配方面表现出色，检测速度快且效果良好。然而，该算法在不同光照、环境和状态下对同一目标的匹配效果仍有提升空间，表明仍有改进的余地。