Основи на ORB | „Към AI“

Ориентиран БЪРЗ и въртящ се BRIEF (ORB)

Научете как да използвате най-бързата и ефективна алтернатива на SIFT

Така че първо нека получим обща представа за това какво прави и как работи. След това ще видим и двата алгоритъма поотделно, т.е.БЪРЗО и КРАТКО. Бързи и кратки са съответно откриване на характеристики в алгоритъм за създаване на вектор.

ORB, започва с намиране на специални региони в изображение, наречени ключови точки. Ключовите точки са силно отличителните места в изображението. Например краищата на изображение (където яркостта варира, т.е. където стойностите на пикселите се променят рязко).

Как работи ORB?

  1. Първо използва FAST, за да намери ключови точки, след което прилага ъглова мярка на Харис, за да намери първите N точки сред тях. FAST е съкращение от Features from Accelerated Segments Test и бързо избира ключови точки чрез сравняване на нивата на яркост в дадена пикселна област.
  2. НАКРАТКО, за създаване на характерни вектори.

Откриване на функции с помощта на FAST (функции от ускорен тест на сегменти):

  1. Изберете пиксел p в изображението, който трябва да бъде идентифициран като интересна точка или не. Нека неговият интензитет е I.
  2. Изберете подходящата прагова стойност t.
  3. Помислете за кръг от 16 пиксела около тествания пиксел. (Вижте изображението по-долу).

пиксел „p“ се избира като ключова точка, ако има поне двойка последователни пиксели, които са по-ярки или по-тъмни от p. Тази оптимизация намалява времето, необходимо за търсене на ключови точки в цялото изображение, с коефициент четири.
И така, ключовите точки, намерени от FAST, ни дават информация за местоположението на обект, определящ ръбове в изображение.
Един проблем е, че FAST не изчислява ориентацията. И така, какво да кажем за инвариантността на ротацията? Отговорът е: „Машинно обучение на детектор на ъгли и немаксимално потискане.“

НАКРАТКО (Двоични стабилни независими елементарни характеристики):

Втората част от алгоритъма ORB е да вземе ключовите точки, намерени от алгоритъма FAST, и да ги превърне във вектори на характеристики, които заедно могат да представляват обект. За да създаде вектори на характеристики, ORB използва алгоритъм BRIEF.

Той основно създава вектори на двоични характеристики от набор от ключови точки. Както вече знаем, двоичният вектор на характеристиките е известен също като двоичен дескриптор, който е просто вектор на характеристики, който съдържа само единици и нули.

BRIEF предоставя пряк път за директно намиране на двоичните низове. Той взема изгладен пластир на изображението и избира набор от двойки местоположения nd(x,y) по уникален начин и след това се правят сравнения на интензитета на пикселите на тези двойки местоположения. За математически аспекти можете да потърсите: OpenCV документация

Накратко, BRIEF е по-бърз метод за изчисляване и съпоставяне на дескриптор на функция. Той също така осигурява висока степен на разпознаване, освен ако няма голяма ротация в равнината.

Вижте кода за внедряване на GitHub.