随机抽样算法(RANSAC),采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。区别于最小二乘法,最小二乘法是考虑了所有的样本点拟合的曲线。而RANSAC是从样本点中选出几个点,拟合曲线方程,根据…
实际情况中是难以保证的。RANSAC的思想是:支撑集越大(这里是指符合线约束的匹配项),那么矩阵正确的可能性越大,反之如果一个或多个随机选取的匹配项错误的,那么基础矩阵的计算也是有问题的,支撑集会相对较少。RANSAC反复随机选取匹配项,并留下支撑集最大的矩阵作为最佳结果。 假设优质匹配项的比例是ϖ,那么...
RANSAC算法的思路就是,我随机找到一些部分点来提前拟合出拟合函数的参数,如果是拟合直线,那么最少需要俩个点,如果是需要抛物线,则最少需要是三个点。 1:随机找能求出参数的最少的点,拟合出参数H,设置一个误差阈值,得到了一个拟合函数,统计在误差范围内的点的个数。 2:循环步骤一 3:比较所有的H,找到允许误差...
1 图像的IO操作 这里我们会给大家介绍如何读取图像,如何显示图像和如何保存图像。 1.1 读取图像 API AI检测代码解析 cv.imread() 1. 参数: 要读取的图像 读取方式的标志 cv.IMREAD*COLOR:以彩色模式加载图像,任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。 cv.IMREAD*GRAYSCALE:以灰度模式加载图像 cv.IMREAD_UNCHAN...
ransacReprojThreshold; 重投影的最大误差 mask:掩码矩阵,使用RANSAC算法时表示满足单应矩阵的特征点 maxIters:RANSAC算法迭代的最大次数 confidence:置信区间,取值范围0-1 3.示例代码 void orb_fearures(Mat &gray,vector<KeyPoint> &keypoints,Mat &descriptions){Ptr<ORB> orb=ORB::create(1000,1.2f);orb->...
RANSAC的步骤如下: 随机选六个点做DLT,求出位姿 利用求出的位姿去检验所有匹配对的重投影误差,设置阈值(比如5个像素),小于该阈值的认为属于内点(或者说属于该位姿代表的一致性集合),统计一致性集合的元素数量 重复步骤1-2,注意步骤1总是从总体样本(而不是步骤2得到的内点集)随机选,并且是放回抽样。
opencv sift and RANSAC 图像拼接 img = cv2.imread('C:/Users/Dell/PycharmProjects/check_KeyPoint/image/right_01.png') img_gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift= cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#创建一个sift对象kp = sift.detect(img_gray, None)#检测关键点,返回的是关键点坐标img_...
使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵(homography matrix); 通过单应矩阵来对图像进行仿射变换; 两图像拼接,重叠部分融合; 裁剪以获得美观的最终图像。 OpenCV实践 OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用...
OpenCV RANSAC算法的实现主要包括以下几个步骤: 1. 导入数据:首先,需要导入包含目标检测样本的数据集。数据集应包含每个样本的图像和对应的类别信息。 2. 预处理:对数据集进行预处理,包括图像缩放、裁剪、归一化等操作。这些操作有助于提高模型的性能。
当我们在两个图像中有4个或更多对应点时,可以计算单应性。上一节中介绍的自动功能匹配并不总能产生100%准确的匹配。20-30%的比赛不正确并不罕见。幸运的是,findHomography方法利用称为随机抽样一致性算法(RANSAC)的强大估计技术,即使在存在大量不良匹配的情况下也能产生正确的结果。RANSAC具体介绍见: ...