在计算机科学中,点集匹配是一类非常经典的算法问题,被广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别、数据挖掘等领域中。 点集匹配算法的目标是找到给定两个点集中的点之间的一一对应关系,该对应关系使得两个点集之间具有最小总距离。这里的距离通常是欧几里得距离或曼哈顿距离。 点集匹配算法的运行时间可能会随着点集的大小呈...
ICP(二个点集之间的匹配)
起码他们都用findHomography方法 2.我现在遇到的问题是 点集A有多个点,点集B也是多个点,想求用ransac A映射到B的情况,(我既要ransac 也要仿射变换) 如果用findHomography这个方法,他有ransac支持,但是相当于升级成透视变换,仿射变换是透视变换的子集。(有ransac,但是模型仿射变换高) 如果用 estimateRigidTransform 这个...
内容简介: 点集匹配是计算机视觉与模式识别领域一个基础而关键的问题,其目标在于寻找给定两组点集之间的点点对应关系。点集匹配技术在立体视觉匹配、目标识别与跟踪、医学图像分析、遥感图像处理等方面都有广泛应用,是目前各领域关注和研究的热点。点集匹配本质上是一个NPC复杂组合优化问题,计算量非常大,且由于噪声、离群...
任何一种n个点的最小点集覆盖,一定可以转化成一个n的最大匹配。因为最小点集覆盖中的每个点都能找到至少一条只有一个端点在点集中的边。 如果找不到则说明该点所有的边的另外一个端点都被覆盖,所以该点则没必要被覆盖,和它在最小点集覆盖中相矛盾。
eigenvector(二个点集之间的匹配)
基于膜计算模型的点集匹配算法
首先定义两个点集,一个点集命名为S,就是最大独立点集,另一个点集命名为T,就是最小边覆盖集 1.首先作为一个二分图是能够求得最大匹配的,然后会发现匹配之后会有一些空闲的点,那么这些点,设为u一定是属于S的,因为如果它存在边,那么一定连向已经匹配上的点,所以只需要将那个已经匹配上的点扔到T集,就不可能...
首先我们需要确定至少需要多少对匹配点集才足以确定一个单应性矩阵,我们知道单应性矩阵有9个元素,但是其可以进行尺度归一化[6],因此2D的单应性矩阵只有8个自由度(同理,3D的单应性矩阵为15的自由度)。每一对匹配点集提供了两个自由度的约束(也就是x和y),因此最少需要四对匹配点集才足以确定一个单应性矩阵。
考虑工程约束的船体分段测量点集匹配方法 point registration algorithm for hull block measurment with engineering constraints,考虑工程约束的船体分段测量点集匹配方法 point registration algorithm for hull block measurment with engineering constraints,point,registration,algorithm,for,hull,block,measurment,with,engineering...