ORB 与 FAST 检测器
ORB vs FAST detectors
我正在尝试检测整个图像的关键点，因此我尝试将其分成单元格并在每个单元格上进行检测。但是，我没有使用 ORB 检测器获得与使用 FAST 检测器相同的结果。对于 ORB，随着单元格（较小的单元格）数量的增加，我获得的关键点更少。
下图是将图片分成10行10列，最大关键点1000的结果，左边是FAST（894个关键点）的结果，右边是Orb检测器的结果（142 个关键点）。
有人可以向我解释为什么我会得到不同的结果吗？因为我认为 ORB 是基于 FAST 特性的。有没有办法在使用 ORB 时获得与 FAST 相同数量的关键点？
FAST Vs ORB detection
尽管 ORB 使用 FAST 关键点检测器，但在使用 FAST 和 ORB 时我们必须获得相同数量的关键点是不一样的。
ORB只是建立在FAST关键点检测器上，FAST检测器是在ORB中修改的，并不完全相同（原来的）。在 ORB 的官方论文中，它说明了对 ORB 中 FAST 检测器的额外贡献，请查看。
"FAST does not produce a measure of cornerness, and we have found that it has large
responses along edges. We employ a Harris corner measure [11] to order the FAST keypoints.
For a target number N of keypoints, we first set the threshold low enough to get
more than N keypoints, then order them according to the Harris measure,
and pick the top N points. "
这可能是它给您的关键点数量较少的原因之一。我可以建议你的只是最小化阈值，这样你可以获得更多的关键点。
我正在尝试检测整个图像的关键点，因此我尝试将其分成单元格并在每个单元格上进行检测。但是，我没有使用 ORB 检测器获得与使用 FAST 检测器相同的结果。对于 ORB，随着单元格（较小的单元格）数量的增加，我获得的关键点更少。
下图是将图片分成10行10列，最大关键点1000的结果，左边是FAST（894个关键点）的结果，右边是Orb检测器的结果（142 个关键点）。
有人可以向我解释为什么我会得到不同的结果吗？因为我认为 ORB 是基于 FAST 特性的。有没有办法在使用 ORB 时获得与 FAST 相同数量的关键点？
FAST Vs ORB detection
尽管 ORB 使用 FAST 关键点检测器，但在使用 FAST 和 ORB 时我们必须获得相同数量的关键点是不一样的。
ORB只是建立在FAST关键点检测器上，FAST检测器是在ORB中修改的，并不完全相同（原来的）。在 ORB 的官方论文中，它说明了对 ORB 中 FAST 检测器的额外贡献，请查看。
"FAST does not produce a measure of cornerness, and we have found that it has large
responses along edges. We employ a Harris corner measure [11] to order the FAST keypoints.
For a target number N of keypoints, we first set the threshold low enough to get
more than N keypoints, then order them according to the Harris measure,
and pick the top N points. "
这可能是它给您的关键点数量较少的原因之一。我可以建议你的只是最小化阈值，这样你可以获得更多的关键点。