OpenCV使用RANSAC的仿射变换估计 estimateAffine2D

最新推荐文章于 2024-12-17 12:51:23 发布

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#dst #float #svn

本文介绍了如何在OpenCV中利用RANSAC算法进行仿射变换估计，由于OpenCV自带的findHomography仅适用于透视变换，而getAffineTransform又仅使用三对点，作者在研究源码后，基于SVN Trunk 2.32版本，自定义了一个仿射变换估计方法，以提高计算精度并解决估计问题。

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OpenCV自带有findHomography这个用RANSAC随机采样求透视变换的方法,很好用,但是没有一个类似的求仿射的.

自带的getAffineTransform只是简单的使用三对点.

而estimateAffine3D使用的是三维坐标,转换起来有点不方便,而且我在使用中发现,即使把z坐标设置为0,有时候求出来的模型竟然100%都是内点,而且偏差很大.

只好研究了下OpenCV的源码,自己提取,封装了一下.用的是SVN的Trunk,主版本2.32

有几个改动:

1.OpenCV的estimator都是继承自CvModelEstimator2,而这个父类并不是导出类,所以只能把代码都再写一遍

2.据我观察,估计时内部用的是64位浮点数,增加计算精度,我把getAffineTransform也再写了一遍,对应64位精度

//Affine2D.hpp

class Affine2DEstimator
{
public:
	Affine2DEstimator();
	int runKernel( const CvMat* m1, const CvMat* m2, CvMat* model ); 
	bool runRANSAC( const CvMat* m1, const CvMat* m2, CvMat* model,
		CvMat* mask, double threshold,
		double confidence=0.99, int maxIters=2000 );
	bool getSubset( const CvMat* m1, const CvMat* m2,
		CvMat* ms1, CvMat* ms2, int maxAttempts=1000 );
	bool checkSubset( const CvMat* ms1, int count );
	int findInliers( const CvMat* m1, const CvMat* m2,
		const CvMat* model, CvMat* error,
		CvMat* mask, double threshold );
	void computeReprojError( const CvMat* m1, const CvMat* m2, const CvMat* model, CvMat* error ); 
protected:
	CvRNG rng;
	int modelPoints;
	CvSize modelSize;
	int maxBasicSolutions;
	bool checkPartialSubsets;
};



int estimateAffine2D(cv::InputArray _from, cv::InputArray _to,
	cv::OutputArray _out, cv::OutputArray _inliers,
	double param1=3, double param2=0.99);

int Affine2DEstimator::findInliers( const CvMat* m1, const CvMat* m2,
	const CvMat* model, CvMat* _err,
	CvMat* _mask, double threshold )
{
	int i, count = _err->rows*_err->cols, goodCount = 0;
	const float* err = _err->data.fl;
	uchar* mask = _mask