ORB特征描述符，基于python源码实现，基于opencv库实现

里面有直接采用c++一步一步计算orb特征的过程，可以帮助理解如何计算orb特征，还有slam中如何将计算得到的本征矩阵分解为旋转矩阵和平移向量。

分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图） 根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。

ORB特征四叉树均匀分布算法_刘宏伟论文

提出融合遮挡感知的在线Boosting跟踪算法，该算法对跟踪结果实时进行遮挡检测，根据检测结果自适应调整分类器更新策略。该方式能够有效维护分类器特征池的纯净，提高算法在遮挡环境下的顽健性。实验结果表明，与传统的在线Boosting跟踪算法相比，改进的算法能有效解决目标遮挡问题。

orb特征提取与匹配

GPU加速与L-ORB特征提取的全景视频实时拼接，。。。。。。

在ubuntu系统里，编写并调用一个类，实现了图像ORB特征匹配。程序已编译测试通过，即图实现可以参考博文： https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/106975782

ORB特征用于图像特征点的匹配，对学习图像特征点匹配的同学很有帮助。

针对二进制描述算法（Oriented fast and Rotated Brief，ORB）尺度性配准误差大，配准率低的问题，提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础，构建金字塔式尺度空间，改进尺度空间结构，简化尺度空间层数和采样图像数目，使提取特征点的过程更加效率，并采用Harris函数检测特征，消除边缘特征点的影响，提取具有尺度信息的特征点；然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式，优化求解主方向邻域范围，以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明，改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高，并且配准的精度较传统ORB更高，更能满足复杂图像快速精确配准的要求。