ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种用于图像特征描述和匹配的计算机视觉算法。它是由Ethan Rublee等人于2011年提出的，旨在提供一种具有旋转不变性和尺度不变性的特征描述子。

ORB算法结合了FAST（Features from Accelerated Segment Test）关键点检测算法和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述子算法。FAST算法是一种高效的关键点检测算法，它通过比较像素点的亮度来检测图像中的角点。BRIEF算法是一种二进制描述子算法，它通过比较图像中的像素对来生成一个二进制字符串作为特征描述子。

ORB算法的主要特点是具有旋转不变性和尺度不变性。旋转不变性意味着无论图像如何旋转，ORB算法都能够提取到相同的特征点和描述子。尺度不变性意味着无论图像的尺度如何变化，ORB算法都能够提取到相同的特征点和描述子。这使得ORB算法在实际应用中具有较好的鲁棒性和稳定性。

除了旋转不变性和尺度不变性，ORB算法还具有一些其他的优点。ORB算法的计算速度较快，适用于实时应用。ORB算法的描述子是二进制的，占用的存储空间较小，便于存储和匹配。ORB算法还可以通过修改参数来调整特征点的数量和质量，以适应不同的应用需求。

ORB算法是一种具有旋转不变性和尺度不变性的图像特征描述和匹配算法。它的出现为计算机视觉领域的特征提取和目标识别任务提供了一种高效、鲁棒的解决方案。

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