9.1 Ransac 匹配质量判断

最新推荐文章于 2025-09-06 10:59:27 发布
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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。

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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使用RANSAC算法提取平面 - Matlab实现
ByteKnight的博客
09-12 346
接下来，我们进行RANSAC迭代，随机选择三个点来估计平面模型参数，并计算其他点到模型的距离。最后，输出提取的平面模型参数。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的参数估计方法，用于从数据集中估计模型参数，同时排除潜在的离群值的影响。RANSAC算法的基本思想是通过随机选择数据集中的一小部分点来估计模型参数，然后根据这些参数计算其他点与模型之间的拟合误差。请注意，该代码仅提取了一个平面模型，如果数据集中存在多个平面，您可以进行适当的修改以提取更多的平面模型。
CGAL 点云RANSAC提取平面
dayuhaitang1的博客
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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。
ransac算法_开源 | CVPR2020 比RANSAC快13倍的端到端点云匹配算法，表现SOTA
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12-07 281
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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12-17 317
内容来自将门计算机视觉社群；作者：边佳旺本文为新栏目——将门好声音第9期。作者是来自将门计算机视觉社群群友、阿德莱德大学的在读博士边佳旺，他刚参加完上周在英国举办的BMVC，就马不停蹄地赶来分享新鲜出炉的研究工作，掌上鼓励 。如果你也想与广大群友分享自己的研究工作、文章观点、出坑经验，点击“阅读原文”填写申请表单！只要内容合适，我"门"送你头条出道！边佳旺，阿德莱德大学博士生在读。导师为Ian R...
PCL RANSAC 多平面提取
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09-06 2255
我猜测效果不好的原因如下，RANSAC随机选点其实随机的是点的序号，然后取出对应序号的点。对于有序点云，位于同一平面上的点序号都比较接近，想选出位于同一平面上的点概率相对较低，针对此问题我们可以将代码稍作修改，也就是添加上一节中的注释部分代码。上边使用的测试数据是无序点云，但在测试有序点云的时候，上边代码的效果很差，下边的点云也是类似与上边的三个平面，只不过是从仿真环境种生成的仿真点云。需要注意的是，本节的内容是我个人对感兴趣地方的阅读笔记，而不是详细的教程，如果大家感兴趣，还是推荐自己去看源码。
26、多图像的特征匹配与几何关系
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本文探讨了多图像特征匹配与几何关系的核心概念与方法，包括特征匹配中的距离阈值选择和匹配质量分析，以及多视图几何中的对极平面、对极线、基础矩阵和本质矩阵的定义与作用。文中还介绍了如何从真实图像数据中估计基础矩阵，并利用RANSAC算法有效处理错误匹配。此外，还讨论了图像匹配中的误差来源及处理方法，为实际应用提供了关键指导和技术支持。
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