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ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种图像特征检测和描述算法，结合了 FAST 关键点检测器和 BRIEF 描述子的优点。ORB 算法具有良好的性能，特别适用于实时应用，如目标追踪、相机定位等。
以下是 ORB 算法的一般步骤：
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FAST 关键点检测器: 使用 FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法检测图像中的关键点。FAST 是一种高效的角点检测算法。
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Harris 角点响应计算: 对 FAST 检测到的关键点使用 Harris 角点响应进行筛选。
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非极大值抑制: 在图像中选择具有最大角点响应的关键点。
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Oriented BRIEF 描述子计算: 在关键点周围计算描述子，为了提高描述子的鲁棒性，引入方向信息。
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描述子匹配: 使用描述子进行关键点匹配。
cv2.ORB_create是 OpenCV 中用于创建 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）检测器和描述器的函数。ORB 是一种用于图像特征检测和描述的算法，结合了 FAST 关键点检测器和 BRIEF 描述子的优点。
基本的使用方式如下：
orb = cv2.ORB_create([, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[, firstLevel[, WTA_K[, scoreType[, patchSize[, fastThreshold]]]]]]]]])
其中方括号表示可选参数，具体的参数说明如下：
nfeatures: 保留的关键点数量，默认为 500。scaleFactor: 图像金字塔的缩放因子，默认为 1.2。nlevels: 图像金字塔的层数，默认为 8。edgeThreshold: 边缘阈值，用于过滤不稳定的边缘关键点，默认为 31。firstLevel: 图像金字塔的第一层索引，默认为 0。WTA_K: 用于计算描述子的像素点的数量，可以是 2、3或 4，默认为 2。scoreType: 评分类型，可以是cv2.ORB_HARRIS_SCORE或cv2.ORB_FAST_SCORE，默认为cv2.ORB_HARRIS_SCORE。patchSize: BRIEF 描述子的窗口大小，默认为 31。fastThreshold: FAST 关键点检测的阈值，默认为 20。
在 OpenCV 中，可以使用 cv2.ORB_create 函数创建 ORB 检测器和描述器。以下是一个简单的示例：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img = cv2.imread(r"C:\Users\mzd\Desktop\opencv\images.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建 ORB 检测器和描述器
orb = cv2.ORB_create()
# 检测关键点并计算描述子
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img, None)
# 在图像上绘制关键点
img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None, color=(0, 255, 0), flags=0)# 显示原图和带有关键点的图像
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()
在这个示例中，我们使用了 cv2.ORB_create 创建了一个 ORB 检测器和描述器，然后使用 detectAndCompute 方法在图像中检测关键点并计算描述子。最后，通过 drawKeypoints 方法在图像上绘制关键点，并使用 Matplotlib 显示原图和带有关键点的图像。
ORB 算法的优点之一是其计算速度较快，适用于实时应用。