阿帕奇建设网站博客,网站开发周期安排,wordpress文章不显示,中国软件公司排名今天学习了一下RANSAC随机样本一致性算法#xff0c;其在图像融合、特征点匹配方面有很强大的应用。网上已经有很多人写了关于这方面的文档#xff0c;就不再造轮子了。特此罗列出来#xff0c;以供后续参考。
我的数学之美#xff08;一#xff09;——RANSAC算法详解 …今天学习了一下RANSAC随机样本一致性算法其在图像融合、特征点匹配方面有很强大的应用。网上已经有很多人写了关于这方面的文档就不再造轮子了。特此罗列出来以供后续参考。
我的数学之美一——RANSAC算法详解 这篇文章很基本地讲述了RANSAC算法的基本概念。RANSAC算法原理与源码解析 本篇文章讲述了在opencv特征点匹配过程中ransac算法滤除误匹配的详细思路。其中讲到 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H矩阵大小为3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多通常令h331来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数至少需要8个线性方程求解对应到点位置信息上一组点对可以列出两个方程则至少包含4组匹配点对。 RANSAC算法从匹配数据集中随机抽出4个样本并保证这4个样本之间不共线计算出单应性矩阵然后利用这个模型测试所有数据并计算满足这个模型数据点的个数与投影误差(即代价函数)若此模型为最优模型则对应的代价函数最小。 注意两点 目标图像也就是测试图像或者称为query set查询集场景图像称为train set 训练集 对应模板图像。一般我们都是在训练图像中查询测试图像的特征点的匹配情况。关于上面投影矩阵参数的求解问题。 一组点对两个点代入上面方程则可以分解出三个方程但实际上就是两个方程最后一个方程是缩放参数s可以消掉。至于s的存在主要是齐次化的结果。学习OpenCV——KeyPoint Matching 优化方式 学习OpenCV——通过KeyPoints进行目标定位 介绍了sift,surf,orb描述子的一些对比以及匹配的一些优化方法。
