9.1 Ransac 匹配质量判断

最新推荐文章于 2022-03-08 14:35:09 发布
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分类专栏： 9. Project
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/df865017/article/details/46350165
版权
本文详细介绍了特征点匹配的过程，并重点阐述了如何使用ransac_xform函数进行匹配。通过构建kd树查找最近邻点，然后利用ransac算法优化匹配结果，实现精确的坐标转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 特征点匹配的顺序变化改变相关的变量：

void SiftMatch::on_action_SiftMatch_triggered()
void SiftMatch::on_action_RansacMatch_triggered()

kd_root = kdtree_build( feat2, n2 );

       feat = feat1 + i;

feat2[i].fwd_match = nbrs[0];

H = ransac_xform(feat1,n1,FEATURE_FWD_MATCH,lsq_homog,4,0.01,homog_xfer_err,3.0,&inliers,&n_inliers);


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pcl点云平面提取检测RANSAC
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这是关于求图像匹配点的matlab程序。 运行通过，可以添加自己需要的图像。 主要方法有用到harris角点检测，ncc粗匹配，ransac精匹配。
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本文首发于公众号：CNNer 。每日分享CVPR、ECCV等会议，关注深度学习、自动驾驶领域，我们期待你的加入。关注“CNNer”，选择加“星标”或“置顶”精选干货，当日达。论文地址：http://arxiv.org/pdf/2001.05119v2.pdf代码：https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg来源： 斯坦福大学论文名称：Learning mu...
ransac算法图像匹配_将门好声音 | BMVC 2019：系统性评估特征匹配相关算法
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ransac_RANSAC_RANSAC匹配_sift+ransac_sift_特征点优化_
09-29
特征点优化不仅仅是去除误匹配，还包括特征点的定位精确度提高、匹配稳定性增强等方面，这对于实现高质量的图像拼接至关重要。 总结来说，SIFT特征提供了一种稳健的图像局部描述，而RANSAC算法则帮助我们从大量的...
RANSAC.rar_RANSAC_ransac 匹配
09-23
RANSAC的核心思想是通过反复随机抽样来判断数据中的“内点”（符合模型的数据）和“外点”（噪声或异常值），从而构建一个最优的模型，并将所有数据分类到这个模型中。 RANSAC的工作流程如下： 1. **初始化**：...
RANSAC匹配
09-21
- **阈值敏感**：模型的质量很大程度上依赖于选择的匹配阈值，设定不当可能导致误判。 - **无全局最优解**：RANSAC可能找到的是局部最优解，而非全局最优解。 因此，在实际应用中，人们通常会结合其他策略，如LOF...
splicing.zip_K._RANSAC_RANSAC匹配_sift ransac_图像特征匹配
07-15
二维图像拼接，sift特征匹配，快速k近邻匹配，ransac近一步过滤匹配点
ICM2image_loop.zip_RANSAC_ransac 匹配_姿态估计_摄像机内参数_金字塔匹配
09-19
RANSAC算法被用来去除由噪声或图像差异导致的错误匹配，提高匹配质量。 3. **姿态估计**： 姿态估计是确定物体在空间中的位置和方向的过程。在两幅图像中，通过匹配得到的特征点，可以求解相机的姿态矩阵，包括...
改进的RANSAC算法在三维点云配准中的应用
02-13
传统随机抽样一致性（RANSAC）算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。
【特征匹配】RANSAC算法原理与源码解析
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勿在浮砂筑高台
12-08 5万+
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图像配准----RANSAC
网络资源是无限的
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Jake_cai的博客
11-17 4105
这是我在三维重建过程中进行点云配准的时候，用到的一个算法，记录下来，以便查阅。原文请移步：http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 1      概述 RANSAC为RANdomSample Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出
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利用 ransac 算法拟合平面
zhyh1435589631的专栏
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1.前言最近项目中遇到一个问题， 老板给了一组数据然后要求获取其中处于同一个平面上的数据点的信息， 很明显就是使用ransac 算法进行处理。2. ransac算法思想这里我们使用自己的理解来说明下这个算法。 1. 首先我们从给定的数据集中随机挑选几组数据获取一个模型(最好可以保证随机挑选的数据不重复) 2. 将这个拟合方程作用于所有的数据，根据阈值区分出模型的内点和外点信息 3. 重复多次上
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07-05 4857
原文来自我的博客：RANSAC算法做直线拟合 RANSAC算法之前了解过相关的原理，这两天利用晚上闲暇的时间，看了一下RANSAC算法的Python代码实现，这方面的资料很多了，这里就不在重复。在分析该RANSAC.py代码之前，想用自己的对RANSAC的理解对其做下总结。 在实际应用中获取到的数据，常常会包含有噪声数据，这些噪声数据会使对模型的构建造成干扰，我们称这样
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05-05 4655
前言 本文不光展示SIFT算法的匹配效果，更重要的是记录下搜集信息以及处理信息的过程，方便以后按照这个行动思路去解决问题，以及优化行动思路 信息收集 第一部分：了解到SIFT算法的存在 其实早在学习双目视觉的时候就了解过 特征匹配 算法，其中就使用过SIFT算法，以及众多SIFT算法的变种，这时只是知道名字，最近因为课题需要使用，所以开展从原理到实践的研究，首先了解一个算法，首先要直观的看到他的...
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