NG-RANSAC 项目使用教程

NG-RANSAC 项目使用教程

ngransac 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ng/ngransac

1. 项目介绍

NG-RANSAC（Neural-Guided RANSAC）是一种用于从稀疏对应关系中估计对极几何的通用方法。它通过神经网络预测每个数据点（对应关系）的采样概率，从而指导RANSAC选择用于计算模型假设的最小集合。与传统的RANSAC一样，内点计数决定了最终模型。

该项目提供了一个实现NG-RANSAC的代码库，适用于估计基本矩阵或本质矩阵。代码库中包含了一些预训练的网络，涵盖了几个使用案例。为了获得最佳结果，建议根据特定任务、稀疏特征和匹配策略来训练NG-RANSAC。

2. 项目快速启动

安装

NG-RANSAC基于PyTorch，并包含一个自定义的C++扩展。安装步骤如下：

1. 安装所需的Python包：

   pip install torch==1.2.0 opencv-python==3.4.2
   

2. 编译并安装C++扩展：

   cd ngransac
   python setup.py install
   

快速启动：Demo脚本

使用ngransac_demo.py脚本可以直观地比较RANSAC和NG-RANSAC在图像对上的效果。你可以使用自己的图像，或者使用项目提供的示例图像。

运行Demo脚本的命令如下：

python ngransac_demo.py -img1 images/demo1.jpg -fl1 900 -img2 images/demo2.jpg -fl2 900

其中，-fl参数表示焦距。该命令将提取每张图像的2000个SIFT特征，进行最近邻匹配，并使用预训练模型运行NG-RANSAC来拟合本质矩阵。同时，也会运行OpenCV的RANSAC进行比较。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

NG-RANSAC广泛应用于计算机视觉领域，特别是在需要从稀疏对应关系中估计对极几何的任务中。例如：

• 图像匹配：在图像拼接、三维重建等任务中，NG-RANSAC可以提高匹配的准确性和鲁棒性。
• 相机标定：在相机标定过程中，NG-RANSAC可以帮助更准确地估计相机的内外参数。

最佳实践

• 数据准备：在训练NG-RANSAC之前，确保数据集中的对应关系已经预先计算并存储，以避免重复的特征检测和匹配。
• 模型训练：根据具体任务和数据集，调整网络结构和训练参数，以获得最佳性能。
• 评估与测试：使用ngransac_test.py脚本对整个数据集进行批量测试，以进行定量评估。

4. 典型生态项目

NG-RANSAC作为一个强大的工具，可以与其他计算机视觉项目结合使用，例如：

• OpenCV：NG-RANSAC可以与OpenCV中的其他图像处理和特征提取工具结合使用，提高整体系统的鲁棒性和准确性。
• PyTorch：作为基于PyTorch的项目，NG-RANSAC可以与PyTorch生态系统中的其他深度学习模型和工具无缝集成。
• KITTI数据集：NG-RANSAC可以用于处理KITTI数据集中的图像对，进行相机重定位和三维重建等任务。

通过结合这些生态项目，NG-RANSAC可以在更广泛的计算机视觉应用中发挥作用。

ngransac 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ng/ngransac