第五步:使用RANSAC算法剔除错误匹配 # 根据匹配结果提取关键点坐标src_pts=np.float32([keypoints1[m.queryIdx].ptforminmatches]).reshape(-1,1,2)dst_pts=np.float32([keypoints2[m.trainIdx].ptforminmatches]).reshape(-1,1,2)# 使用RANSAC算法计算单应性矩阵M,mask=cv2.findHomography(src_pts,dst_...
使用FLANN + SURF(match) + RANSAC 使用FLANN + SURF(knnMatch) + 不使用RANSAC 使用FLANN + SURF(knnMatch) + RANSAC 由上面可以看出,就算不使用RANSAC,单单就FLANN + SURF(knnMatch)的效果就已经比FLANN + SURF(match) + RANSAC好很多,当然效果最好的还是FLANN + SURF(knnMatch) + RANSAC。 可达鸭:我就...
RANSAC, 5.0) # 获取查询图像的四个角点 h, w = image_query.shape[:2] pts_corners_src = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) # 进行透视变换,计算目标在场景图像中的位置 pts_corners_dst = cv2.perspectiveTransform(pts_...
rospy:ROS Python客户端库,提供与ROS通信的功能。 sensor_msgs.msg.Image:这是ROS中用于表示图像的消息类型。它是ROS通信中的一种标准消息类型,用于传输图像数据。 cv_bridge.CvBridge:这个库用来将OpenCV图像格式(cv2)和ROS消息格式(Image)相互转换。 std_msgs.msg.Header:ROS消息头部,包含了时间戳、坐标系信息等...
检测闭环(计算相似变换(3D<->3D,存在尺度漂移,因此是相似变换),RANSAC计算内点数) 融合三维点,更新各种图 图优化(传导变换矩阵),更新地图所有点。 先别看这么高大上,需要做修改的。这个ORB_SLAM2 库不用Pangolin可视化,而是通过ROS2 topcis 发布所有数据。
ratio1= len(good) /len(matches)print('匹配率1', ratio1)#ransac 随机抽样一直过滤min_match_count = 10#ransac阈值,期望匹配的好点最低数目 (根据项目判断)inLiner = 0#符合ransac算法变换矩阵的好点iflen(good) >min_match_count: src_pts= np.float32([kp1[m.queryIdx].ptformingood]).reshape(-...
python # 提取匹配点的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算单应性矩阵 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)...
其中将产生的点云文件用于ransac平面拟合,得到的结果用于config的plane中,即可得到相对优秀的融合结果。ransac平面拟合如下1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 ...
工件分拣是机器视觉的重要应用之一，与传统的人工分拣相比，机器视觉分拣技术更快速、更稳定、更能适应不同工作场合的环境条件要求。在实际工业生产中，如何在复杂多变的工业环境下对工件快速识别是机器视觉分拣技术的关键所在［2-3］，图像的特征提取和特征匹配是解决此问题的有效途径之一，许多学者对其进行了深入研究。...
1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包...