ransac

Calculate a Homography with only Translation, Rotation and Scale in Opencv

由 大憨熊 提交于 2020-01-22 09:56:18
问题 I do have two sets of points and I want to find the best transformation between them. In OpenCV, you have the following function: Mat H = Calib3d.findHomography(src_points, dest_points); that returns you a 3x3 Homography matrix, using RANSAC. My problem is now, that I only need translation and rotation (& maybe scale), I don't need affine and perspective. The thing is, my points are only in 2D. (1) Is there a function to compute something like a homography but with less degrees of freedom? (2

Calculate a Homography with only Translation, Rotation and Scale in Opencv

由 冷暖自知 提交于 2020-01-22 09:56:09
问题 I do have two sets of points and I want to find the best transformation between them. In OpenCV, you have the following function: Mat H = Calib3d.findHomography(src_points, dest_points); that returns you a 3x3 Homography matrix, using RANSAC. My problem is now, that I only need translation and rotation (& maybe scale), I don't need affine and perspective. The thing is, my points are only in 2D. (1) Is there a function to compute something like a homography but with less degrees of freedom? (2

Ransac 平面方程

由 ε祈祈猫儿з 提交于 2020-01-18 23:54:48
void do_ransac(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud) { pcl::PointIndices::Ptr inliers; pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients pcl::SACSegmentation<PointT> seg; //pcl::SACSegmentationFromNormals<PointT, pcl::Normal> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); //seg.setModelType (pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(distance_threshold); seg.setMaxIterations(max_iterations); seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); } 求平面方程：ax+by+cz+d=0; cout<<"平面方程参数"<<coefficients->values[0]<

Using estimateRigidTransform instead of findHomography

由 时光总嘲笑我的痴心妄想 提交于 2020-01-12 05:46:08
问题 The example in the link below is using findHomography to get the transformation between two sets of points. I want to limit the degrees of freedom used in the transformation so want to replace findHomography with estimateRigidTransform . http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feature-homography Below I use estimateRigidTransform to get the transformation between the object and scene points. objPoints and scePoints are represented by vector

RANSAC-like implementation for arbitrary 2D sets

由 一曲冷凌霜 提交于 2019-12-29 06:53:05
问题 TL;DR : Is there a C++ implementation of RANSAC or other robust correspondence algorithms that is freely usable with arbitrary 2D point sets? I know that many implementations exist that include or make use of correspondence algorithms such as RANSAC (Random Sampling Consensus). They are often used in computer vision applications and found in libraries such as OpenCV, PCL, etc. The general algorithm is well known and various site lists the different steps. Now, all the "advanced"

PCL—低层次视觉—点云分割（RanSaC）

由 南笙酒味 提交于 2019-12-25 01:59:57
点云分割 　　点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。不过多插一句，自Niloy J Mitra教授的 Global contrast based salient region detection 出现，最优分割到底鹿死谁手还不好说。暂且不论他开挂的图像处理算法，先安心做一个PCL吹~ 　　点云分割的目的提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实点云数据中，往往对场景中的物体有一定先验知识。比如：桌面墙面多半是大平面，桌上的罐子应该是圆柱体，长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体，其几何外形可以归结于简单的几何形状。这为分割带来了巨大的便利，因为简单几何形状是可以用方程来描述的，或者说，可以用有限的参数来描述复杂的物体。而方程则代表的物体的拓扑抽象。于是，RanSaC算法可以很好的将此类物体分割出来。 RanSaC算法 　　RanSaC算法（随机采样一致）原本是用于数据处理的一种经典算法，其作用是在大量噪声情况下，提取物体中特定的成分。下图是对RanSaC算法效果的说明。图中有一些点显然是满足某条直线的，另外有一团点是纯噪声。目的是在大量噪声的情况下找到直线方程，此时噪声数据量是直线的3倍。 　　如果用最小二乘法是无法得到这样的效果的，直线大约会在图中直线偏上一点。关于随机采样一致性算法的原理

Why is RANSAC not working for my code?

由 為{幸葍}努か 提交于 2019-12-23 04:52:18
问题 I am trying to find fundamental matrix between 2 images and then transform them using RANSAC. I first use SIFT to detect keypoints and then apply RANSAC: img1 = cv2.imread("im0.png", 0) # queryImage img2 = cv2.imread("im1.png", 0) # trainImage # Initiate SIFT detector sift = sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # find the keypoints and descriptors with SIFT kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) src = np.float32([points.pt for points in kp1

PCL采样一致性算法

由 和自甴很熟 提交于 2019-12-23 04:27:52
在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性算法（RANSAC）最大似然一致性算法（MLESAC），最小中值方差一致性算法（LMEDS）等，所有估计参数算法都符合一致性原则。在PCL中设计的采样一致性算法的应用主要就是对点云进行分割，根据设定的不同的几个模型，估计对应的几何参数模型的参数，在一定容许的范围内分割出在模型上的点云。 （1）RANSAC随机采样一致性算法的介绍 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——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。 数 据分两种：有效数据（inliers）和无效数据（outliers）。偏差不大的数据称为有效数据，偏差大的数据是无效数据。如果有效数据占大多数，无 效数据只是少量时，我们可以通过最小二乘法或类似的方法来确定模型的参数和误差；如果无效数据很多（比如超过了50%的数据都是无效数据），最小二乘法就 失效了，我们需要新的算法

三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法

由 蹲街弑〆低调 提交于 2019-12-23 02:54:36
ACM算法分类：http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html;CSDN容易吞图,不过编辑器里面图片还是显示的..... 一: 拟合一个平面：使用SVD分解，代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为： Ax+By+Cz+D=0; 则有：平面法向量为n=（A,B,C）. 第一种方法： 对于空间中n个点（n3） 空间中的离散点得到拟合平面，其实这就是一个最优化的过程。即求这些点到某个平面距离最小和的问题。由此，我们知道一个先验消息，那就是该平面一定会过众散点的平均值。接着我们需要做的工作就是求这个平面的法向量。 根据协方差矩阵的SVD变换，最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向。 注意：这个方法是直接的计算方法，没办法解决数值计算遇到的病态矩阵问题.在公式转化代码之前必须对空间点坐标进行近似归一化！ 第二种方法：使用法线方法， 对于空间中n个点（n3），若已获得点云法线 使用合适的方法剔除离群点，计算点云的形心P； 若在已经获得法线的点云中，可以对法线进行剔除离散点之后，求取最小方差的均值，直接求得法线方向N( alpha, beta, theta )； 使用点法式描述三维平面；或者根据形心P和法线方向，计算出平面方程的一般式。 使用法线多次聚类：完成场景平面提取 使用法线两次聚类：第一次根据法线方向进行聚类，使用一个欧式距离约束

PCL点云随机采样一致性分割算法

由 巧了我就是萌 提交于 2019-12-23 01:06:25
最近在学习点云的分割算法，目前了解到有两种分割算法，一种是聚类分割算法，一种是随机采样一致性算法，聚类算法上篇文章已经有所提及。今天分析下随机采样一致性算法，然后代码理解； RANSAC随机采样一致性算法介绍 RANSAC是”RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写，随机采样一致性算法是一种概率性的算法，有时为了提高有效数据的概率，需要增加迭代次数， 数据一般分为两种：有效数据（inliers）和无效数据（outliers），和目标数据相差不大的数据为有效数据，相差比较大的数据为无效数据。 如果有效数据占据大多数的话，无效数据只有一少部分，我们可以通过最下二乘法或者类似的方法进行确定模型的参数和误差，如果无效数据很多，最下二乘法就失效了，需要新的算法进行。 RANSAC算法的概述 RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点。通过下述的方法进行验证： 有一个模型适用于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。 用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。 如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。 然后，用所有假设的局内点去重新估计模型
订阅 ransac