在OPenCV中实现ORB算法，使用的是：
1.实例化ORB
orb = cv.xfeatures2d.orb_create(nfeatures)参数：
·nfeatures: 特征点的最大数量
2.利用orb.detectAndCompute()检测关键点并计算
kp,des = orb.detectAndCompute(gray,None)参数：
·gray: 进行关键点检测的图像，注意是灰度图像
返回：
·kp: 关键点信息，包括位置，尺度，方向信息
·des: 关键点描述符，每个关键点BRIEF特征向量，二进制字符串，
3.将关键点检测结果绘制在图像上
cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)
示例：
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# 1 图像读取img = cv.imread('./image/tv.jpg')# 2 ORB角点检测# 2.1 实例化ORB对象orb = cv.ORB_create(nfeatures=500)# 2.2 检测关键点,并计算特征描述符kp,des = orb.detectAndCompute(img,None)print(des.shape)# 3 将关键点绘制在图像上img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,0,255), flags=0)# 4. 绘制图像plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)plt.imshow(img2[:,:,::-1])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
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