Follower在等待Leader的心跳信息超时后,会推举自己为Candidate,此时会增加自己的任期编号; 如果一个节点发现自己的任期编号比其他节点小,那么它会更新自己的编号为较大的编号值。比如节点 B 的任期编号是 0,当收到来自节点 A 的请求投票消息时,因为消息中包含了节点 A 的任期编号,且编号为 1,那么节点 B 将把自己...
重复步骤1-3,当得到的内点数量最多、误差最小时停止; 输出最多的内点集,该内点集即为经过RANSAC筛选后的匹配点对集。 2 代码实现 代码采用python语言编写,设计到的第三方库包括matplotlib、OpenCV、numpy等。OpenCV可能会遇到无法调用Sift模块问题,请参照: 2.1 加载并显示图像 import matplotlib.image as mpimg impor...
一、RANSAC算法介绍 RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种简单且有效的去除噪声影响,估计模型的一种方法。与普通的去噪算法不同,RANSAC算法是使用尽可能少的点来估计模型参数,然后尽可能的扩大得到的模型参数的影响范围。 RANSAC算法的具体描述是:给定N个数据点组成的集合P,假设集合中大多数的点都是可以通过一个...
代码 调用Opencv的SIFT进行匹配,使用单应性的RANSAC进行误匹配筛除。(使用版本为python3.9.6和opencv4.5.3和与之对应的osgeo版本) fromosgeoimportgdalimportnumpyasnpimportcv2importcmathfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtimeimport*defreadTIFF(tifpath,bandnum):"""Use GDAL to read data and transform them in...
RANSAC算法假设数据中包含正确数据和异常数据(或称为噪声)。正确数据记为内点(inliers),异常数据记为外点(outliers)。同时RANSAC也假设,给定一组正确的数据,存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。该算法核心思想就是随机性和假设性,随机性是根据正确数据出现概率去随机选取抽样数据,根据大数定律,随机性模拟可以...
python—sift特征提取 一、SIFT提出的目的和意义 二、SIFT的特征简介 三、SIFT算法实现步骤简述 四、图像集 五、匹配地理标记图像 代码 结果截图 小结 六、SIFT算法代码实现 代码 结果截图 小结 七、图像全景拼接RANSAC 八、SIFT实验总结 九、实验遇到的问题...
SIFT(尺度不变特征变换)是一种非常流行的特征提取算法,而RANSAC(随机抽样一致算法)则是一种用于剔除误匹配点的有效方法。在OpenCV 3.0中,我们可以使用这两个算法来实现精确的特征匹配。 1. SIFT特征提取 首先,我们需要安装OpenCV 3.0,并确保已经启用了非自由模块(如SIFT、SURF等)。然后,我们可以使用cv2.xfeatures2d...
如果匹配成功的关键点大于4,则计算视角变换矩阵,这里使用了cv2.findHomography这个函数,参数设置使用RANSAC方法,返回变换矩阵H(3行x3列)和状态向量(status)(1表示匹配成功,0表示匹配失败) 将第二幅图进行视角变换,这里用到这样一个函数cv2.warpPerspective,根据变换矩阵进行仿射变换。单独将变换后的此图拿出来如下图所示...
单应性计算: 如果有足够的好匹配,我们使用RANSAC算法计算单应性矩阵,这个矩阵描述了两个平面之间的映射关系。 绘制结果: 最后,我们使用计算出的单应性在主图像上绘制目标的边界框。 使用说明 要使用这段代码,请按以下步骤操作: 确保安装了OpenCV库(pip install opencv-python) ...
为了得到最佳的变换,我们需要使用RANSAC算法检测异常值并去除。它内置在OpenCV的findHomography方法中。同时也存在RANSAC算法的替代方案,例如LMEDS:Least-Median鲁棒方法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 选择匹配关键点 ref_matched_kpts=np.float32([kp1[m[0].queryIdx].ptformingood_matches]...