ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一種用於圖像處理的特徵提取算法，它結合了FAST角點檢測和BRIEF特徵描述符的優點。該算法的主要步驟包括：
FAST角點檢測。這是特徵提取的第一步，旨在圖像中尋找角點，即那些具有顯著變化的區域，如角點或邊緣。具體做法是，在圖像中選取一個像素點P，然後檢查以P為圓心、一定半徑內的16個像素點的灰度值變化。如果這些點中有足夠數量的灰度值與P點的灰度值差異超過閾值，則認為P點是一個角點。
特徵描述子的計算。ORB使用BRIEF算法來計算特徵描述符，即對關鍵點周圍像素的比較來生成一個二進制字元串。這一過程生成的特徵向量僅包含1和0，表示關鍵點周圍像素值的相對大小。
方向分配。為了增加旋轉不變性，ORB通過計算關鍵點周圍像素的質心來確定一個方向。這樣，即使圖像發生旋轉，特徵點的描述子也能保持一致。
特徵點的篩選。在特徵提取過程中，ORB還會使用非極大值抑制來去除那些回響值較低的特徵點，以確保提取的特徵點既均勻又具有代表性。
總的來說，ORB算法因其快速性和對旋轉不變性的支持而被廣泛套用於圖像配準、目標跟蹤等領域。