先放一下实验效果,中间就是直接用fitline拟合,右边是用RANSAC算法拟合,效果还不错。 运行时间如下,第一次耗时就是直接用fitline了,第二次耗时是用RANSAC, 我设的c是0.98,w是0.6,抽样点数是2,计算出的k(iter_num)是8,并不需要试多少次,所以蛮快的。 声明一下,不同电脑运行速度不一样啊,白天我用的老古董台...
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...
•If there aredor more inliers, accept the line and refit using all inliers(refit的意思就是:我们迭代后找到了一条最好直线,如果有200个接近点。那么就用这200个点再进行least square又一次拟合下) RANSAC是一个概率算法,迭代次数越多越准确 •Pros •简单通用 •能够解决非常多问题 •实践有效 ...
而RANSAC是从样本点中选出几个点,拟合曲线方程,根据容忍范围来判断所“夹”住的点数,不断迭代,最终来确认目标曲线。它是根据曲线周边的样本点数,和阈值来确定的。在一定程度上,排除了最远的样本点影响。 在Ransac算法中,得注意两个参数:(1)容差;(2)局内点。 现在我用代码将随机散乱的点先排布起来。 直接开始...
Ransac直线拟合 Ransac,即随机采样一致性算法,最早用于计算位姿问题,目前已经广泛应用于估计任意模型的参数问题。对于数据中存在大比例的错误点,该方法十分有效,下面就以直线估计的例子来说明。 算法流程: 1.随机选择两点(确定一条直线所需要的最小点集为2),由这两点确定一条直线l; ...
可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式,所以对于多项式拟合、混合高斯模型(GMM)等理论上都是适用的。 RANSAC简化版的思路就是: 第一步:假定模型(如直线方程),并随机抽取Nums个(以2个为例)样本点,对模型进行拟合: 第二步:由于不是严格线性,数据点都有一定波动,假设容差范围为:sigma,找出...
RANSAC直线拟合,并与最小二乘法结果进行对比 摘要:RANSAC直线拟合,并与最小二乘法结果进行对比 1 // // 2 //Program:RANSAC直线拟合,并与最小二乘法结果进行对比 3 //Data:2024.8.16 4 //Author:yuan jiakai 5 //Version:V1.0 6 // // 7 #include ...
opencv最小二乘法直线拟合 OpenCV最小二乘法直线拟合是一种基于OpenCV库的图像处理技术,通过最小二乘法来拟合图像中的直线。最小二乘法是一种数学方法,可以用来拟合一些靠近直线的离散数据点。在OpenCV中,可以使用cv2.fitLine()函数来实现最小二乘法直线拟合。该函数使用的是RANSAC算法,可以有效地去除局外点,并且...
OpenCV中直线拟合函数支持上述六种距离计算方式,函数与参数解释如下: points是输入点集合 line是输出的拟合参数,支持2D与3D distType是选择距离计算方式 param 是某些距离计算时生成权重需要的参数 reps 是前后两次原点到直线的距离差值,可以看成拟合精度高低 ...
在RANSAC中,参数是通过随机选择所需的最小点数来估计的。在一个直线拟合问题中,我们从所有数据中随机选取两个点,并找到通过它们的直线。其他距离这条线足够近的数据点被称为“不动点”(Inliers)。通过随机选取两点得到直线的多个估计值,并选取最大误差数的直线作为正确的...