特征匹配示例_随机抽样一致性RANSAC

最新推荐文章于 2024-07-18 11:15:33 发布
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分类专栏： 图像处理
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一种推理优化新思路，对特征图进行[随机采样-插值]
我爱计算机视觉
04-07 905
分享一篇ECCV 2020 的论文：Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolat...
04 图像梯度处理 Sobel算子
weixin_45718167的博客
04-15 1799
Sobel算子 先来看看sobel算子矩阵的构造，称作卷积核更合适，这就是卷积运算 以3*3卷积核为例 可以看出Gx卷积核会增强垂直方向两边的差异，而Gy卷积核会增强水平方向上下的差异。 同时可以看到，离中间越近代表的权重越大，同时差异会更加明显，类似高斯分布 函数：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表...
计算机视觉攻略 笔记13 （用RANSAC（随机抽样一致性）算法匹配图像）
一个有梦想，有追求，有抱负的人
08-22 1062
用RANSAC（随机抽样一致性）算法匹配图像 本节的主要问题：如何使用极线约束，使图像特征匹配更加可靠。 要遵循的原则很简单:在匹配两幅图像的特征点时,只接受位于对极线上的匹配项。若要判断是否满足这个条件,必须先知道基础矩阵,但计算基础矩阵又需要优质的匹配项。这看起来像是“先有鸡还是先有蛋”的问题。本节将提出一种解决方案,可以同时计算基础矩阵和一批优质的匹配项。 #if !defined MATCHER #define MATCHER #include <iostream> #include
机器学习 / 数据分析（五） (特征工程——数据采样)
weixin_43600770的博客
02-01 824
数据采样 1.有放回的采样Random Sampling 2.无放回抽样Random Sampling 3.分层抽样 4.概率采样 不平衡采样 5.随机过采样标签数据(为了样本平衡) 数据不平衡： 随机抽样，使样本平衡： 6.PCA降维 画图方法： 7.RandomUnderSampler随机欠采样 8....
基于python的opencv项目实战笔记
weixin_44920757的博客
04-25 1116
基于python的opencv项目实战笔记 链接：https://www.bilibili.com/video/BV1oJ411D71z?p=2 0.2、图像基本操作 1.RGB图像有通道，比如2002003；黑白图没有颜色通道 cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰色图像
RANSAC（Random sample consensus）随机抽样一致性
qq_40622955的博客
01-16 3693
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种迭代的参数估计算法，用于从包含噪声和异常值的数据中拟合数学模型。它最初由Fischler和Bolles于1981年提出，被广泛应用于计算机视觉和计算机图形学等领域。RANSAC的核心思想是随机选择数据中的一小部分样本，并根据这些样本拟合一个模型。然后，通过计算其他数据点到该模型的距离，并将距离小于一定阈值的数据点划分为内点，而距离大于阈值的数据点则划分为外点。重复此过程多次，并选择具有最多内点的模型作为最终的估计结果。
随机采样一致性算法RANSAC
最新发布
Argulo的博客
07-18 1834
Fischler 和 Bolles 提出的 RANdom SAmple Consensus (RANSAC) 算法 [1] 是一种通用的参数估计方法，旨在应对输入数据中大量离群值。与许多从统计学文献中被计算机视觉社区采用的常见鲁棒估计技术（如 M-估计和最小中值平方）不同，RANSAC 是由计算机视觉社区内部开发的。RANSAC 是一种重采样技术，通过使用估计基础模型参数所需的最小观察数（数据点）来生成候选解决方案。
RANSAC.zip_RANSAC_RANSAC matlab_RANSAC matlab_RANSAC4Dummies_
09-21
3. **随机抽样**：RANSAC的核心是随机抽样。从数据集中选择最小数量的点（通常是模型参数的数量）作为初始种子，用于构建初步模型。 4. **模型拟合**：使用初始种子点拟合模型，并计算所有点到模型的距离。 5. **...
掌握随机抽样一致性与RANSAC算法应用
随机抽样一致性（Random Sample Consensus，简称RANSAC）是一种迭代算法，用于通过估计模型参数来拟合数据。该算法特别适用于数据包含离群点和噪声的情况，其核心思想是从含有噪声的数据集中，通过随机采样选择数据...
随机抽样一致性算法（matlab）
05-18
随机抽样一致性（RANSAC，Random Sample Consensus）算法是一种在计算机视觉和模式识别领域广泛应用的算法，用于从噪声数据中估计模型参数。在MATLAB中实现RANSAC算法通常涉及以下几个关键步骤： 1. **理解RANSAC...
Python实现控制变量匹配抽样（对照匹配 case-control matching）
Sun_Weiss的博客
12-19 1288
在保证对照组和实验组，在控制变量上属性相同的基础上，进行随机抽样。
06 图像金字塔
weixin_45718167的博客
04-17 187
图像金字塔有高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，简单来说就是图像进行缩放。 高斯金字塔有下采样和上采样。 下采样是从最大的那层即最底层不断以1/2的形式缩小，可以把金字塔看成是倒立的。上采样反之。 同时，要想进行金字塔操作，图像的大小必须是2的倍数，金子塔的层数直接由图像的大小是2的多少倍决定 1.高斯金字塔 高斯金字塔有上采样和下采样： 下采样： PyrUp(image) 1.先经过高斯卷积核进行平...
OpenCV开始吧！
小溪嘻嘻
11-17 176
题记：犹豫了很久还是决定去学一下OpenCV，尝试更广泛的了解其他学科与技术。希望可以坚持下去，尽管今后不会从事该方面的工作，但适当了解一下作为一个兴趣学下去还是可以的。由于工作繁忙，所以可能不会每天都去学习，但依然希望自己能坚持到最后，加油！ 刚刚入手学习选择参考B站视频https://www.bilibili.com/video/BV1oJ411D71z作为参考。个人觉得讲的很详细。希望后续的内容也同样详细精彩。 从配置环境开始，首次接触python+OpenCV，环境配置真的踩了很多的坑，总结下来
RANSAC(随机抽样一致性算法)的原理及其在 SIFT 特征点匹配中的应用
生命在于折腾！
04-16 6810
RANSAC(随机抽样一致性算法) 1. OverView RANSAC（RANdom SAmple Consensus， 译作 随机抽样一致性算法）是由Fischler和Bolles于1981年最先提出。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。 该算法在计算机视觉的匹配问题中（比如相机配准， 特征点匹配等）被用来寻找最佳的匹配模型。 2. RANS...
RANSAC随机采样一致性筛选特征点
JinLn的博客
10-10 521
#include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat ob
opencv 特征描述子匹配，暴力匹配，交叉匹配，KNN 匹配，随机一致性匹配(RANSAC)
人工智能笔记
07-23 3888
本章内容: 1. 暴力匹配 2. 匹配对分析 3. 交叉匹配 4. KNN 匹配 5. 随机一致性匹配(RANSAC) 1. 暴力匹配 输出结果 2. 匹配点分析 输出结果： 3. 交叉匹配 输出结果 4.KNN匹配 输出结果 5. 随机一致性匹配(RANSAC) 输出结果: ...
随机采样方法研究综述
立月尽黄昏的博客
06-12 2343
鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性，向对目前有代表性的深度学习数据随机采样算法进行归纳和总结，综述了不同类型随机采样算法的基本思想和方法。首先介绍了深度学习和随机采样的概念；然后根据深度学习算法的随机采样方法，概述了接受-拒绝抽样、重要性采样、MCMC方法和吉布斯采样3类主流随机采样的基本思想和方法；可以看到：深度学习在不同应用领域都取得了明显的优势，但仍存在需要进一步探
ORB-SLAM 解读(四) 单目初始化中特征匹配, 方向一致性检验
Hali_Botebie的博客
04-13 1560
https://mp.weixin.qq.com/s/O2_wiwnWjiI2R4VVAzrbVQ ORBSLAM2中的特征匹配 小白：师兄，ORB-SLAM2里有很多种特征匹配函数，看的我眼花缭乱，为什么有这么多种呢？怎么决定什么时候用哪一种特征匹配方法呢？ 师兄：确实是比较多，但是基本思想是类似的，而且很多函数多次重载。我把特征匹配的几个重要函数都列出来，做了说明，见下： // 通过词袋来搜索匹配，用于刚刚初始化后跟踪参考关键帧里的快速匹配 int SearchByBoW(KeyFrame* pKF,F
【特征工程】特征选择与特征学习
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Jason Ding的专栏
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title: 【特征工程】特征选择与特征学习 date: 2015-11-12 09:38:06 category: Feature Engineering tags: - Machine Learning- Feature Engineering特征选择与特征学习在机器学习的具体实践任务中，选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。特征选择通常选择与类别相关性强、且特征彼此间相
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