ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一種圖像特征檢測和描述算法，結合了 FAST 關鍵點檢測器和 BRIEF 描述子的優點。ORB 算法具有良好的性能，特別適用于實時應用，如目標追蹤、相機定位等。
以下是 ORB 算法的一般步驟：
-
FAST 關鍵點檢測器: 使用 FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法檢測圖像中的關鍵點。FAST 是一種高效的角點檢測算法。
-
Harris 角點響應計算: 對 FAST 檢測到的關鍵點使用 Harris 角點響應進行篩選。
-
非極大值抑制: 在圖像中選擇具有最大角點響應的關鍵點。
-
Oriented BRIEF 描述子計算: 在關鍵點周圍計算描述子，為了提高描述子的魯棒性，引入方向信息。
-
描述子匹配: 使用描述子進行關鍵點匹配。
cv2.ORB_create是 OpenCV 中用于創建 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）檢測器和描述器的函數。ORB 是一種用于圖像特征檢測和描述的算法，結合了 FAST 關鍵點檢測器和 BRIEF 描述子的優點。
基本的使用方式如下：
orb = cv2.ORB_create([, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[, firstLevel[, WTA_K[, scoreType[, patchSize[, fastThreshold]]]]]]]]])
其中方括號表示可選參數，具體的參數說明如下：
nfeatures: 保留的關鍵點數量，默認為 500。scaleFactor: 圖像金字塔的縮放因子，默認為 1.2。nlevels: 圖像金字塔的層數，默認為 8。edgeThreshold: 邊緣閾值，用于過濾不穩定的邊緣關鍵點，默認為 31。firstLevel: 圖像金字塔的第一層索引，默認為 0。WTA_K: 用于計算描述子的像素點的數量，可以是 2、3或 4，默認為 2。scoreType: 評分類型，可以是cv2.ORB_HARRIS_SCORE或cv2.ORB_FAST_SCORE，默認為cv2.ORB_HARRIS_SCORE。patchSize: BRIEF 描述子的窗口大小，默認為 31。fastThreshold: FAST 關鍵點檢測的閾值，默認為 20。
在 OpenCV 中，可以使用 cv2.ORB_create 函數創建 ORB 檢測器和描述器。以下是一個簡單的示例：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 讀取圖像
img = cv2.imread(r"C:\Users\mzd\Desktop\opencv\images.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 創建 ORB 檢測器和描述器
orb = cv2.ORB_create()
# 檢測關鍵點并計算描述子
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img, None)
# 在圖像上繪制關鍵點
img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None, color=(0, 255, 0), flags=0)# 顯示原圖和帶有關鍵點的圖像
plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.axis('off')plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_with_keypoints, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Image with ORB Keypoints'), plt.axis('off')plt.show()
在這個示例中，我們使用了 cv2.ORB_create 創建了一個 ORB 檢測器和描述器，然后使用 detectAndCompute 方法在圖像中檢測關鍵點并計算描述子。最后，通過 drawKeypoints 方法在圖像上繪制關鍵點，并使用 Matplotlib 顯示原圖和帶有關鍵點的圖像。
ORB 算法的優點之一是其計算速度較快，適用于實時應用。
方法)
