系数矩阵AA是利用8点法求基础矩阵的关键,所以Hartey就认为,利用8点法求基础矩阵不稳定的一个主要原因就是原始的图像像点坐标组成的系数矩阵AA不好造成的,而造成AA不好的原因是像点的齐次坐标各个分量的数量级相差太大。基于这个原因,Hartey提出一种改进的8点法,在应用8点法求基础矩阵之前,先对像点坐标进行归一化...
从不同位姿拍摄同一场景后得到了一系列普通 RGB 图像,运动恢复结构(structure from motion,SfM)根据同一目标点在不同图像中的成像点估计出成像时照相机的相对位姿(运动)和目标点的三维坐标(结构),而视点图像之间的几何关系则由极几何所描述。 如果照相机已标定、内参数矩阵K可以视为单位矩阵,则 SfM 通过求取本质矩...
一种改进RANSAC的基础矩阵估计方法 针对随机抽样一致性算法估计基础矩阵存在效率低且估计的精度依赖于抽样质量的问题,提出一种改进随机抽样一致性法(RANSAC)的基础矩阵估计算法。该算法采用预检验技术减... 甄艳,刘学军,王美珍 - 《测绘通报》 被引量: 18发表: 2014年 ...
其中的基于RANSAC的基础矩阵估计,采用opencv的cv::findFundamentalMat,并设置参数method=cv::FM_RANSAC void ransace_refine_matchs( std::vector<MyKeyPoint>& kp1, std::vector<MyKeyPoint>& kp2, std::vector<cv::DMatch>& matchs, cv::Mat& m_Fundamental) { std::vector<cv::Point2f> _p1, _p2;...
1.检测特征点,然后在两幅图像间匹配 2.由匹配计算基础矩阵 3.由基础矩阵计算照相机矩阵 4.三角剖分这些三维点。 5.3.1 文件估计基础矩阵 类似于稳健计算单应行矩阵,当存在噪声和不正确的匹配时,我们需要估计基础矩阵。和前面的方法一样,我们使用RANSAC 方法,只不过这次结合了八点算法。 class 1. 和之前一样,...
OpenCV函数仅允许我们通过findFundamentalMat函数找到基础矩阵。然而,我们非常简单地使用标定矩阵(calibration matrix)K从本征矩阵中获得基础矩阵,如下: Mat_<double> E = K.t() * F * K; //according to HZ (9.12) 本征矩阵,是一个3×3大小的矩阵,使用x’Ex=0在图像中的一点和另外一个图像中的一点之间施加...
交比不变性,相机位姿估计,霍夫变换,单应矩阵,RANSAC 算法,深度学习,SafeUAV 算法 消隐点测距法 单双目成像转换法 单目视觉 SLAM算法SFM 算法 透视变换模型;边缘检测模型;景深图;光流测速 2018 改进 k-means 主成分分析 逻辑回归 灰色预测 机器学习 恐怖袭击...
摘要 基于灰度共生矩阵与RANSAC的工业产品表面缺陷视觉检测方法,本发明涉及灰度共生矩阵与RANSAC的工业产品表面缺陷视觉检测方法。本发明是为了解决传统表面缺陷检测方法适用范围窄、计算复杂、检测精度低的问题。本发明缺陷面积检测精度可达95%,可以用于金属元件的表面检测,且对玻璃元件、纸张、电子元器件等表面缺陷检测都...