使用scikit-image中的ORB和RANSAC进行图像对齐的步骤如下: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from skimage.feature import match_descriptors, ORB from skimage.measure import ransac from skimage.transform import AffineTransform 提取图像的特征点和描述子: 代码语言:txt 复制 orb = ...
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...
接下来是这个函数中最关键的一行代码: cv::Mat Tcw = mpTracker->GrabImageStereo(imLeft,imRight,timestamp); 可以看到System::TrackStereo函数的输入起始被原封不动地输入到了Tracking类的GrabImageStereo方法,其得到的输出是当前帧对应的相机位姿(从世界坐标系到当前帧坐标系的变换矩阵Tcw)。这个相机位姿也是本...
这段代码的核心是通过ROS发布者不断循环发布查询图像和场景图像,用于后续的ORB特征匹配任务。代码定义了一个ROS节点 (query_scene_publisher),该节点负责将查询图像(query image)和场景图像(scene images)发布到指定的ROS话题。它使用OpenCV读取图像,并通过cv_bridge将OpenCV图像转换为ROS的Image消息进行发布。 下面是对...
以下内容可参考:PnP算法简介与代码解析 FUNCTION2.2.2.1.3.2.1:set_maximum_number_of_correspondences(mRansacMinSet) mRansacMinSet为每次RANSAC需要的特征点数,默认为4组3D-2D对应点,为每次迭代的世界坐标系下的3D点pws,对应的图像坐标us, 匹配的2D点的个数不能小于RANSAC迭代过程中最少的inlier数(mRansacMinInl...
对有较好的匹配的关键帧求取Sim3变换,最多迭代5次,Ransac求解mvX3Dc1和mvX3Dc2之间Sim3,函数返回mvX3Dc2到mvX3Dc1的Sim3变换,也就是候选帧pKF到当前帧mpCurrentKF的Sim3变换(T12)。当这个函数迭代的次数不超过5次或者总的迭代次数不超过300次,那么就任意取三组点根据两组匹配的3D点,计算之间的Sim3变换。
作业2.根据RANSAC计算并分解基础矩阵,求解相机位姿R,t,完成求解代码。 作业3.深入理解IMU预积分和VIO的基本原理,手写主要的数学公式。 作业4.多视图几何算法的公式推导与代码实现,如对极几何、PnP和ICP方法。 作业5.利用公开数据集EuRoc和TUM-VI,完成ORB-SLAM3的部署,实现对数据集进行实时定位与建图;并根据数据集...
void Sim3Solver::SetRansacParameters(double probability, int minInliers, int maxIterations) 设置进行RANSAC时的参数:和PnPSolver中相同 void Sim3Solver::ComputeSim3(cv::Mat &P1, cv::Mat &P2) 根据两组匹配的3D点,计算之间的Sim3变换 三对匹配点,每个点的坐标都是列向量形式,三个点组成了3x3的矩阵,...
void PnPsolver::SetRansacParameters(double probability, int minInliers, int maxIterations, int minSet, float epsilon, float th2) 设置RANSAC迭代的参数: 获取给定的参数 计算理论内点数 调整内点数/总体数比例 计算理论迭代次数 计算不同图层上的特征点在进行内点检验时使用的不同判断误差阈值 ...