ransac

基于RANSAC的图像全景拼接 RANSAC算法 RANSAC是一种迭代算法,用来从观测数据中估算出数学模型的参数，此基础上便可以分离内群与离群数据。简单来说就是一般来讲观测的数据里经常会出现很多噪音，比如说像SIFT匹配有时就会因为不同地方有类似的图案导致匹配错误。而RANSAC就是通过反复取样，也就是从整个观测数据中随机抽一些数据估算模型参数之后看和所有数据误差有多大，然后取误差最小视为最好以及分离内群与离群数据。 全景拼接原理介绍 针对某个场景拍摄多张/序列图像 通过匹配特征（sift匹配）计算下一张图像与上一张图像之间的变换结构。 图像映射，将下一张图像叠加到上一张图像的坐标系中 变换后的融合/合成 重复上述步骤 全景图像拼接最重要的两个步骤就是： 特征点匹配 这部分主要采用SIFT算法实现，之前的博客有介绍就不再详细介绍了，主要是为了找到两幅图像相同的特征点并将其进行匹配。 图片匹配 图片匹配就是找到图像之间所有重叠的部分，将其拼接后就能得到一幅全景图。 图像配准 图像配准是对图像进行变换，使变换后的图像能够在很好的拼接在上一张图片的坐标系。为了能够进行图像对比和更精细的图像分析，图像配准是一步非常重要的操作因为图片存在歪斜或两张图片的平面与平面之间景深不同（近大远小），直接将两张图片进行映射变换会导致图片中部分物体有重影现象（鬼影）。为了尽量减小这种情况

Section I: Brief Introduction on RANSAC Linear regression models can be heavily impacted by the presence of outliers . In certain situations, a very small subset of our data can have a big effect on the estimated model coefficients. There are mant statistical tests that can be used to detect outliers. However, removing outliers always requiresour own judgement as data scientists as well as domain knowledge. As an alternative to throwing out outliers, a robust method of regression using the random sample consensus (RANSAC) algorithm, which fits a regression model to a subset of the data, the so

极限几何与立体视觉 1. 试画图说明极线几何关系，并指出极点、极线所在，解释极线约束。 答： 极线几何 我们使用一个相机进行拍摄目标物体的时候，会 发现几个物体都重合了，但是当我们再放台相机的时候，就可以把这些物体的特征获取到。 也就是双目视觉对应关系，同时也可用于相邻两帧间的运动估计。 极线几何的关系 极线约束：匹配点必须在极线上 基线：左右像机光心连线； 极平面：空间点，两像机光心决定的平面； 极点：基线与两摄像机图像平面的交点； 极线：极平面与图像平面交线 2. 结合本质矩阵的定义，说明本质矩阵的意义，同时思考与上一周中平面点对应透视矩阵的区别。 本质矩阵 本质矩阵 E（Essential Matrix）：反映【空间一点 P 的像点】在【不同视角摄像机】下【摄像机坐标系】中的表示之间的关系。 前面我们已经知道了各个坐标系之前的转换： 相机坐标系与世界坐标系 相机坐标系与图像坐标系 两相机坐标系某点与对应图像坐标系的关系： 同一点在两相机坐标系之间的关系： 两边同时叉积t： 再与p∼r​点积： 本质矩阵求解 基本方程 线性方程求解 有九个点(非共面)时，可获得线性解： 注意：解与真实解相差一个比例系数 使用SVD分解求解平移和旋转矩阵 可以证明，本质矩阵有2个相同的非零特征值 因此，最终可以得到4个解，但仅有一个合理解 3. 说明三维重构的步骤，并指出输入及输出要求。 三维重构

一、前言 　　 从学单片机开始鼓捣C语言，到现在为了学CV鼓捣Python，期间在CSDN、简书、博客园和github这些地方得到了很多帮助，所以也想把自己做的一些小东西分享给大家，希望能帮助到别人。记录人生的第一篇博客，mark。 二、图像检测步骤 1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体，第二章图片是小物体放置在大场景中。代码与输出结果如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def my_show(img): plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) return # 读取图片 img_small=cv2.imread('small.jpg',1) img_big=cv2.imread('big.jpg',1) # 显示图片 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(121) my_show(img_small) plt.subplot(122) my_show(img_big) 2. 提取图片中的特征点 这一步就像我们在区分不同的人的时候，一眼看到外貌就知道此人是谁，而外貌就是这个人的特征。我们希望提取该物体的特征点，以便在不同的场景中识别出来。图片是由像素点构成