,这里使用PnP方法,该方法使用RANSAC最小化了视觉特征在欧几里德空间中的位置及其在二维图像空间中的对应关系的重投影误差。...,ORB特征描述子是通过首先提取快速角点特征,然后使用简短描述子对其进行描述获得,由于传感器的运动,在强度图像中观察到的物体的比例是传感
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_...
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_...
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)...
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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(-...
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 ...
这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的...
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。
(src_pts,dst_pts,cv2.RANSAC,5.0)matchesMask=mask.ravel().tolist()h,w=img1.shapepts=np.float32([[0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0]]).reshape(-1,1,2)dst=cv2.perspectiveTransform(pts,M)img2=cv2.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,255,3,cv2.LINE_AA)else:print("Not ...