平面分割算法,如基于 RANSAC(随机抽样一致性)的方法,可以有效地检测出点云中的平面结构,并将其与其他部分分割开来。在机器人导航场景中,通过平面分割可以快速识别出地面平面,为机器人的定位和路径规划提供重要的基础信息 。 聚类分割则是基于点的空间位置关系,将距离相近的点聚集成不同的簇,每个簇可以代表一个物体或一个区域
也正因为OpenMP的简单易用性,它并不适合于需要复杂的线程间同步和互斥的场合。 OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法,需要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描述,之后再进行图像特征点的配对,图像变换等操作。不同图像的特征提取和描述的工作是整个过程中最耗费时间的,也是独立 运行的,可以使用OpenMP...
imshow("误匹配消除前", img_matches); //RANSAC 消除误匹配特征点 主要分为三个部分: //1)根据matches将特征点对齐,将坐标转换为float类型 //2)使用求基础矩阵方法 findFundamentalMat,得到RansacStatus //3)根据RansacStatus来将误匹配的点也即RansacStatus[i]=0的点删除 //根据matches将特征点对齐,将坐标转换...
RANSAC算法是一个非确定性算法(non-deterministic algorithm),这个算法只能得以一定的概率得到一个还不错的结果,在基本模型已定的情况下,结果的好坏程度主要取决于算法最大的迭代次数。 RANSAC算法在线性和非线性回归中都得到了广泛的应用,而其最典型也是最成功的应用,莫过于在图像处理中处理图像拼接问题,这部分在Open...
openCV提供的算法是RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致性)架构,可以剔除错误匹配。所以代码实际运行时,可以很好地找到匹配点。以下是一个结果的示例。上面两张图转过了16.63度,位移几乎没有。有同学会说,那只要不断匹配下去,定位问题不就解决了吗?表面上看来,的确是这样的,只要我们引入一个关键帧的结构(...
使用OpenCV的C++接口，可以轻松实现上述步骤。首先，导入图片，然后进行预处理，接着使用Canny边缘检测器来检测边缘。在找到边缘之后，可以使用Hough变换或RANSAC算法来拟合弧线。这些算法能够基于边缘点，找到最佳的弧线模型，从而实现对弧线的识别。在实际编程过程中，需要根据具体的图片内容调整参数，如边缘检测...
使用SURF特征算法匹配前后两帧的 匹配点对,这里会使用人体检测,剔除人体区域的匹配点,运动量大,影响较大; b. 利用光流算法计算匹配点对,剔除人体区域的匹配点对; c. 合并SURF匹配点对 和 光流匹配点对,利用RANSAC 随机采样序列一致性算法估计前后两帧的 单应投影变换矩阵H; d. 利用矩阵H的逆矩阵,计算得到当前...
实现无缝融合。...OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接 图像的拼接—-RANSAC算法 2.使用RANSAC算法来求解单应性矩阵 在进行图像拼接时,我们首先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。...4.图像拼接使用RANSAC算法估计出图像间的单应性矩阵,将所有的图像扭曲到一个公共的图像...
OpenCV的2.4.7.版本生成了python的CV2模块,可以直接载入; 有兴趣的可以参考这个教程:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9080047不过可惜的是,这个教程只是针对CV2 的; Tips1:关于两种载入方法的区别: import numpy as np import cv2 as cv2 ...
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费(FREE)的。(细节参考 license)。代码...