为何ORB检测图像边缘关键点表现远差于SIFT/SURF？

问题现象 #

你遇到的这个情况确实有点反直觉：实际测试里ORB在图像边缘附近的关键点检测表现远差于SIFT和SURF，和理论预期完全不符。实验数据显示：

• SIFT能检测到距离边缘仅5像素的关键点
• SURF的最小边缘检测距离为15像素
• 而ORB居然要到距离边缘39像素的位置才能检测到关键点

理论与实际的矛盾点 #

按特征检测的原理来看，本该是反过来的：

• SIFT采用16×16的邻域方块，理论上无法检测距离边缘小于8像素的点；SURF用20×20的窗口，理论最小边缘距离应该是10像素
• FAST/ORB采用直径7的检测圆，理论上应该能检测到距离边缘近至4像素的点（就算BRIEF描述子的窗口较大，可能会剔除部分点，也不该差这么多）

解决办法 #

通过调整OpenCV中ORB的初始化参数就能解决这个问题：
在创建ORB检测器时，显式设置edgeThreshold=0参数：

orb = cv2.ORB_create(edgeThreshold=0)

调整后的效果非常明显：

• ORB的最小边缘检测距离降到了9.95像素
• 检测到的关键点数量直接提升到了950个

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Haydon Berrow