ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一種用于圖像特征描述和匹配的計算機視覺算法。它是由Ethan Rublee等人于2011年提出的，旨在提供一種具有旋轉不變性和尺度不變性的特征描述子。

ORB算法結合了FAST（Features from Accelerated Segment Test）關鍵點檢測算法和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子算法。FAST算法是一種高效的關鍵點檢測算法，它通過比較像素點的亮度來檢測圖像中的角點。BRIEF算法是一種二進制描述子算法，它通過比較圖像中的像素對來生成一個二進制字符串作為特征描述子。

ORB算法的主要特點是具有旋轉不變性和尺度不變性。旋轉不變性意味著無論圖像如何旋轉，ORB算法都能夠提取到相同的特征點和描述子。尺度不變性意味著無論圖像的尺度如何變化，ORB算法都能夠提取到相同的特征點和描述子。這使得ORB算法在實際應用中具有較好的魯棒性和穩(wěn)定性。

除了旋轉不變性和尺度不變性，ORB算法還具有一些其他的優(yōu)點。ORB算法的計算速度較快，適用于實時應用。ORB算法的描述子是二進制的，占用的存儲空間較小，便于存儲和匹配。ORB算法還可以通過修改參數來調整特征點的數量和質量，以適應不同的應用需求。

ORB算法是一種具有旋轉不變性和尺度不變性的圖像特征描述和匹配算法。它的出現為計算機視覺領域的特征提取和目標識別任務提供了一種高效、魯棒的解決方案。

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