在特征匹配中,RANSAC 可以用于找到两个图像之间的最佳变换,即使存在错误的匹配。 在OpenCV 中,可以使用 cv2.findHomography 函数结合 RANSAC 算法来找到两个图像之间的单应性矩阵。以下是一个使用 Python 和 OpenCV 进行特征匹配并使用 RANSAC 算法筛选匹配点的简单示例: python import cv2 import numpy as np # ...
首先,我们使用OpenCV提供的特征提取器提取并描述图像关键点和特征描述子。然后,使用描述子匹配算法进行特征匹配,并提取匹配对应的关键点。接下来,我们使用RANSAC算法估计变换模型,并应用变换模型将第一幅图像变换到与第二幅图像对齐。最后,我们在屏幕上显示结果图像。 综上所述,RANSAC算法是一种强大的特征匹配算法,能够...
void symmetry(const vector<vector<DMatch>>& matches1, const vector<vector<DMatch>>& matches2, vector<DMatch>& symmetry); Mat ransac_test(vector<DMatch>& matches, vector<KeyPoint>& keypoints1, vector<KeyPoint>& keypoints2, vector<DMatch>& out_matches); int main() { Mat image = imre...
srcpoints: 是源平面中的坐标矩阵,dstpoints: 是目标平面的坐标矩阵,类型是CV_32FC2或者float32型。 method: 是计算单应性矩阵的方法:0 -- 利用所有点的常规方法;RANSAC -- 随机抽样一致性方法;LMEDS -- 最小中指鲁棒算法 ;RHO - PROSAC -- 基于PROSAC的鲁棒算法。 ransacReprojThreshold:将点对视为内点的最...
图16:用于单应性估计的 RANSAC。资料来源:莫雷诺 在了解 OpenCV 如何为我们处理这个问题之前,我们应该讨论算法的最后一个方面,即匹配与H一致意味着什么。这主要意味着,如果在估计单应性后,我们将未用于估计它的匹配投影到目标图像中,那么来自参考表面的投影点应该接近其在目标图像中的匹配。它们应该有多接近才能被认...
opencv曲线拟合 python 2.平面分割算法 1.前言 cloth simulation filter。 2. 基于RANSAC的平面分割算法 2.1 算法介绍 ANdom SAmple Consensus,随机采样一致性)是一种从包含离群值数据中估计数学模型参数的迭代方法。RANSAC算法假设数据中包含局内点和局外点,局内点可由一组特定参数的数学模型描述,而局外点无法满足...
在这里使用了RANSAC算法:随机抽取不同的4对特征匹配坐标(在图1中随机抽取4个特征坐标,以及这4个特征坐标在图2中匹配的4个特征坐标,组成4对特征匹配坐标),利用这4对特征匹配坐标计算出矩阵H1(3x3的一个矩阵,图2经过矩阵变换后,可以把图2映射到图1的坐标空间中,再将图2进行简单的平移即可与图1实现无缝拼接),...
RANSAC算法 通俗的来讲,普通最小二乘是保守派:在现有数据下,如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑,尽量谁也不得罪。 RANSAC是改革派:首先假设数据具有某种特性(目的),为了达到目的,适当割舍一些现有的数据。 给出最小二乘拟合(红线)、RANSAC(绿线)对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比: ...
使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下: 特征检测与提取 给定上述一对图像,我们希望将它们缝合以创建全景场景。重要的是要注意,两个图像都需要有一些公共区域。当然,我们上面给出的两张图像时比较理想的,有时候两个图像虽然具有公共区域,但是同样还可能存在缩放、旋转、来自不同相机等因素的影...
在本秘籍中,您将学习如何使用随机样本共识(RANSAC)算法在两个图像之间进行单应性转换的情况下,稳健地过滤两个图像中的关键点之间的匹配 。 此技术有助于过滤出不正确的匹配项,而仅在两个图像之间保留满足运动模型的匹配项。 准备 在继续此秘籍之前,您需要安装 OpenCV 版本 3.3(或更高版本)Python API 包。