本文实例为大家分享了OpenCV基于ORB算法实现角点检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下
ORB算法是FAST算法和BRIEF算法的结合，ORB可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，并用这些特征向量来识别图像中的对象。
实例化ORB
orb = cv.ORB_create(nfeatures)
参数：
- nfeatures：特征点的最大数量
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（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。
将关键点检测结果绘制在图像上
cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)
参数：
- image: 原始图像
- keypoints：关键点信息，将其绘制在图像上
- outputimage：输出图片，可以是原始图像
- color：颜色设置，通过修改（b,g,r）的值,更改画笔的颜色，b=蓝色，g=绿色，r=红色。
- flags：绘图功能的标识设置
1、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：创建输出图像矩阵，使用现存的输出图像绘制匹配对和特征点，对每一个关键点只绘制中间。
2、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：不创建输出图像矩阵，而是在输出图像上绘制匹配对。
3、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：对每一个特征点绘制带大小和方向的关键点图形。
4、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：单点的特征点不被绘制。
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
# 1.图像读取
img = cv.imread("1.jpg")
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 2.ORB角点检测
# 2.1实例化ORB对象
orb = cv.ORB_create(nfeatures=1000)
# 2.2 检测关键点，并计算特征描述符
kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)
print(des.shape)
# 3.将关键点检测在图像上
img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, flags=0) # 也可以添加 color 参数指定图像显示关键点的颜色，例如 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()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
