C++ RANSAC算法用于从带噪声数据中稳健拟合平面直线。 该算法能有效处理离群点,提高直线拟合的准确性。RANSAC是随机抽样一致性(Random Sample Consensus)的缩写。其核心思想是通过随机采样来找到最佳模型。平面直线的一般方程为Ax + By + C = 0 (A、B不同时为0 ,用于描述二维平面直线)。首先要确定从数据点中随机...
RANSAC算法是一种经典的参数估计方法,它可以在存在数据异常值的情况下,从一组观测数据中估计出最优参数。RANSAC全称为RANdom SAmple Consensus,是由Fischler和Bolles于1981年提出的。该算法在计算机视觉、机器人导航、三维建模等领域得到了广泛应用。 RANSAC算法的基本思想是通过迭代的方式,从观测数据中随机选择一部分样本...
2.算法涉及理论知识概要 三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中,SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍,并探讨它们在三维点云室内重建中的应用。 一、SURF算法 SURF(Speeded Up Robust Features)算...
摘要 直线检测是计算机视觉领域的一项重要内容,也是遥感影像信息提取的基本过程.随机抽样一致性算法(RANSAC)常用来进行包括直线在内的目标提取,是在计算机视觉领域应用较广泛的估计算法之一,但其计算效率较低.因此提出了一种基于序贯概率的...
In this paper, we mainly study the application of RANSAC algorithm in solving single homogeneous matrix. By using the RANSAC algorithm, the interior point set is updated step by step through the iterative process of taking points and thresholds, and the result is optimized to obtain more accurate...
作者:王先荣 本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://e n.w ikipedia .o rg/w iki/ra nsa c,如果您英语不错, 建议您直接查看原文。 RANSAC 是―RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)‖的缩写。它可以从一组包含―局外点‖ 的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算 法——...
RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种基于随机抽样的迭代算法,旨在从一组包含噪声的数据中估计某个数学模型的参数。该算法的主要思想是通过随机抽样和投票的方式来达成共识,从而找到最优解。RANSAC 算法广泛应用于计算机视觉、机器人学等领域。 2.圆的参数方程 圆是平面上所有到一个固定点的距离相等的点的集合。
(10); // 固定随机数种子 set<unsigned int> selectIndexs; // 选择的点的索引 vector<st_Point> selectPoints; // 选择的点 set<unsigned int> consensusIndexs; // 满足一致性的点的索引 A = 0; B = 0; C = 0; modelMeanError = 0; int isNonFind = 1; unsigned int bestConsensusCnt = ...
综合利用了SURF算法和RANSAC算法各自的优势,提出了一种SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法。首先利用SURF算法提取特征点并进行预匹配,然后用RANSAC算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法中存在的误差匹配和错误匹配问题。通过实验验证了所提算法的有效性,并且该算法在实际应用中也取得了良好的效果。关键...
针对传统的随机抽样一致性算法在精确匹配中计算量大,效率低等问题,提出了一种结合改进粒子群算法的RANSAC精确匹配算法.首先,利用微分流形中单位分解的知识将图像分成几个部分.其次,利用改进粒子群算法选择最佳叶节点进行模型参数估算.最后,保留N个最佳叶节点,返回最优模型,统计几个局部的精确匹配点.通过仿真实验与传统的...