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ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法是一種特征提取和匹配算法，用于計算機視覺和圖像處理領域中的物體識別、圖像配準、三維重建等任務。
ORB算法是從FAST算法和BRIEF算法中發展而來的。FAST算法是一種快速的角點檢測算法，用于尋找圖像中的關鍵點;BRIEF算法是一種二進制特征描述算法，用于對關鍵點進行描述。ORB算法將這兩種算法結合起來，既快速又準確地提取圖像的關鍵特征，并能夠進行旋轉和尺度不變性的匹配。
ORB算法的主要步驟包括：
對圖像進行角點檢測，使用FAST算法快速檢測圖像中的關鍵點。
在每個關鍵點周圍計算特征描述子，使用BRIEF算法生成二進制描述子。
對每個描述子計算其方向，以提高算法的旋轉不變性。
對兩張圖像的描述子進行匹配，使用近似最近鄰算法(FLANN)或暴力匹配算法進行匹配。
ORB算法具有較高的速度和精度，特別適用于在實時系統中處理大規模圖像數據。該算法已被廣泛應用于機器人導航、自動駕駛、工業視覺、無人機航拍等領域。
其他答案
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SIFT和SURF算法是受專利保護的，在使用他們時我們是要付費的，但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要，它可以用來對圖像中的關鍵點快速創建特征向量，并用這些特征向量來識別圖像中的對象。
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ORB 全稱：Oriented FAST and Rotated BRIEF，是一種快速特征點提取和描述的算法，發布于“ORB：An Efficient Alternative to SIFT or SURF” 論文中。從名字中，我們可以看出是由兩部分構成，Oriented FAST 和 Rotated BRIEF，這也以最簡單的語言描述了ORB算法。ORB算法分為兩部分，分別是特征點提取和特征點描述。特征提取是由FAST算法(前面已經學過)發展來的，特征點描述是根據BRIEF特征描述算法改進的。
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