opencv學習之orb演算法
orb是oriented brief的簡稱，是brief演算法的改進版，演算法效率比sift高兩個數量級，在計算速度上，orb是sift的100倍，是surf的10倍。
brief描述子：brief是binary robust independent elementary features的縮寫，主要思路就是在特徵點附近隨機選取若干點對，將這些點對的灰度值的大小，組合成乙個二進位制串，並將這個二進位制串作為該特徵點的特徵描述子。
brief的有點在於速度，缺點也很明顯
*不具備旋轉不變性
*對雜訊敏感
*不具備尺度不變性
而orb演算法就是試**決上述缺點中的1和2，對於3，在opencv中用了影象金字塔來進行改善。
與surf類似，用了orbfeaturedetector來提取關鍵點，用orbdescriptorextractor來提取特徵向量。
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int main()
}//繪製並顯示匹配視窗
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