OpenCV RANSAC和LMeDS生成大小为0的基本矩阵 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解

– 使用所有的点，比如最小二乘 RANSAC – 基于随机样本一致性 LMEDS – 最小中值 RHO –基于渐近样本一致性 ransacReprojThreshold：该参数只有在method参数为RANSAC...与RHO的时启用，默认为3 mask：遮罩，当method方法为RANSAC 或 LMEDS可用 maxIters：最大迭代次数，当使用RANSAC方法 confidence：置信参数，默认为0.995...05 对比测试最后看一下OpenCV中使用单应性矩阵发现对相同的特征点对，分别使用RANSAC、PROSAC、LMEDS进行参数矩阵H的求解结果对比，显示如下： ?...总数446个匹配点对，三种评估方式生成的H矩阵(3x3)很明显值都不尽相同。一般情况下在，推荐大家使用RANSAC或者RHO。默认的0表示最小二乘方法，对图像匹配在实际应用中一般都是翻车！...LMEDS方法只有在inlier超过50%以上情况下才会拟合生成比较好的H参数，而RANSAC或者RHO不管outlier跟inlier比率是多少都会可以适用，可以大家也都注意到h33总是等于1，因为h33

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OpenCV 估算图像的投影关系：基础矩阵和RANSAC

另外，所有的对极线都通过同一个点，这个点成为极点，这是图中的 e 和 e’。那么这时，出来了一个矩阵F，称为基础矩阵。...RANSAC的思想是：支撑集越大（这里是指符合极线约束的匹配项），那么矩阵正确的可能性越大，反之如果一个或多个随机选取的匹配项是错误的，那么基础矩阵的计算也是有问题的，支撑集会相对较少。...RANSAC反复随机选取匹配项，并留下支撑集最大的矩阵作为最佳结果。假设优质匹配项的比例是ϖ，那么选取n个优质匹配项的概率是ϖ的n次方。...那么n个点至少有一个是外点的概率为 n个点至少有一个是外点的概率迭代k次均得不到正确模型的概率为迭代k次均不正确显然，迭代次数越多，这个概率就会越小。...(); return 0; } 结果如下 RANSAC得到的匹配项用基础矩阵改善匹配项可以看到，仍然会有不正确的匹配项，这主要是因为匹配点刚好在对极线上

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Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

本文我将尽我所能，和大家聊一聊单应性矩阵的基本概念、作用及其的一个简单应用案例，如有不到之处，还望批评指正。...通常习惯放在H的外面。稍微利用一点几何和矩阵代数的知识，便可以求解这个变换矩阵。最重要的是，H有两部分：用于定位观察的物体平面的物理变换和使用摄像机内参数矩阵的投影。 ?...考虑到一般性，我们可以选择定义这个物体平面，使得Z=0。这样做的原因是如果把旋转矩阵也分解为3个3x1向量（即R=[r1 r2 r3]），那么其中的一个列向量就不需要了。具体如下： ?...返回的变量是Mat矩阵，其值为3x3矩阵，以保证反向投影误差最小。至于拟合方法，可以选择八点法、ransac、lmeds等，对于噪音比较多的情况，ransac和lmeds会取得比较好的效果。...接下来是最重要的步骤：在原图中获取到对应的广告牌位置，得到广告牌的四个角坐标，通过计算单应性矩阵实现内容替换，最终生成的效果图如下： ?

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图像配准：从SIFT到深度学习

图像配准（Image Registration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。...基于特征的方法关键点检测和特征描述关键点就是感兴趣点，它表示图像中重要或独特的内容（边角，边缘等）。每个关键点由描述符表示，关键点基本特征的特征向量。...它为非线性尺度空间^11提供了快速的多尺度特征检测和描述方法，具有缩放和旋转不变性。这些算法都可以在OpenCV中轻松使用。在下面的例子中，我们使用了AKAZE的OpenCV实现。...为了得到最佳的变换，我们需要使用RANSAC算法检测异常值并去除。它内置在OpenCV的findHomography方法中。...同时也存在RANSAC算法的替代方案，例如LMEDS：Least-Median鲁棒方法。

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基于OpenCV全景拼接（Python）

因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。...Step2:匹配的两幅图像之间的特征 Step3:使用RANSAC算法利用匹配特征向量估计单应矩阵（homography matrix）。 Step4:利用Step3得到的单应矩阵应用扭曲变换。...用NumPy来进行矩阵操作。imutils是一套OpenCV的工具包。最后把cv2导入OpenCV。在第6行定义了Stitcher类，可以检测我们是否使用了OpenCV3。...由于在opencv 2.4和OpenCV 3处理关键点检测和局部不变特征的有明显的差异，OpenCV的版本对我们的使用是很重要的。...有了关键点和特征，我们可以用matchKeypoints方法（20-21行）来匹配两张图片里的特征。这个方法后面会做解释。如果返回匹配的M为None，就是因为现有的关键点不足以匹配生成全景图。

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Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：6~9

它接受一个矩阵（MxN）进行分解并返回三个矩阵。返回的第一个矩阵是大小为MxN的矩形对角矩阵，对角线上的正数称为奇异值。第二矩阵和第三矩阵分别是左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵的共轭转置。...该函数返回两个对象，一个float值和所得的倒置矩阵。如果第一个返回值为 0，则输入矩阵为奇数。...通过立体校正对齐两个视图对极几何 - 计算基本和本质矩阵将基本矩阵分解为旋转和平移估计立体图像的视差图特例 2 - 视图几何 - 估计单应变换平面场景 - 将单应性分解为旋转和平移旋转相机...预期结果如下所示：对极几何 - 计算基本和本质矩阵在本秘籍中，您将学习如何计算基本矩阵和基本矩阵，即其中包含对极几何约束的矩阵。这些矩阵可用于重建立体装备的外部参数以及其他两视图视觉算法。...此函数支持几种不同的基本矩阵参数估计算法，例如cv2.FM_7POINT（7 点算法），cv2.FM_8POINT（8 点算法），cv2.FM_LMEDS（最低中值方法）和cv2.FM_RANSAC（

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使用OpenCV进行图像全景拼接

在这种情况下，我们会很困难，因为角点的大小不变。也就是说，如果我们放大图像，先前检测到的角可能会变成一条线！总而言之，我们需要旋转和缩放不变的特征。...估计单应性随机采样一致性（RANSAC）是用于拟合线性模型的迭代算法。与其他线性回归器不同，RANSAC被设计为对异常值具有鲁棒性。像线性回归这样的模型使用最小二乘估计将最佳模型拟合到数据。...在这里，我们将使用RANSAC来估计单应矩阵。事实证明，单应矩阵对我们传递给它的数据质量非常敏感。...我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。...plt.show() 生成的全景图像如下所示。

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超详讲解图像拼接全景图原理和应用 | 附源码

《用python和opencv检测图像中的条形码》第六期《OpenCV测量物体的尺寸技能 get～》第七期《还在用肉眼找不同吗？...与其他线性回归器不同，RANSAC设计为对异常值具有鲁棒性。像线性回归这样的模型使用最小二乘估计来使最佳模型适合数据。然而，普通最小二乘法对异常值非常敏感。...相反，RANSAC仅将模型拟合到被识别为内点的点子集上。这个特性对我们的用例非常重要。在这里，我们将使用RANSAC来估计Homography矩阵。...基本上，透视变换可以组合一个或多个操作，例如旋转，缩放，平移或剪切。这个想法是转换其中一个图像，使两个图像合并为一个。为此，我们可以使用OpenCV warpPerspective（）函数。...('off') plt.show() 生成的全景图像如下所示。

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PCL采样一致性算法

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，...同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性算法（RANSAC）最大似然一致性算法（MLESAC），最小中值方差一致性算法（LMEDS）等，所有估计参数算法都符合一致性原则...） ---- LMedS的做法很简单，就是从样本中随机抽出N个样本子集，使用最大似然（通常是最小二乘）对每个子集计算模型参数和该模型的偏差，记录该模型参数及子集中所有样本中偏差居中的那个样本的偏差（即...} 运行结果：在没有任何参数的情况下，三维窗口显示创建的原始点云（含有局内点和局外点），如图所示，很明显这是一个带有噪声的菱形平面，噪声点是立方体，自己要是我们在产生点云是生成的是随机数生在（0，1...这都是官方网站给我基本的实例，同时我会根据实际提取平面，与球体等稍后会在后期更新。

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Python+OpenCV实现图像的全景拼接

本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下环境：python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全景拼接...在匹配特征点的过程中，透视矩阵选取了4对特征点计算，公式为 ? 点的齐次坐标依赖于其尺度定义，因此矩阵H也仅依赖尺度定义，所以，单应性矩阵具有8个独立的自由度。...**RANSAC：**用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。基本思想：数据中包含正确的点和噪声点，合理的模型应该能够在描述正确数据点的同时摈弃噪声点。...RANSAC方法随机获取4对不同的特征匹配坐标，计算出透视矩阵H1，再将第二张图的特征匹配点经过这个矩阵H1映射到第一张图的坐标空间里，通过计算来验证这个H1矩阵是否满足绝大部分的特征点。...，M为None if R is None: return None (good, M, mask) = R print(M) #对img1透视变换，M是ROI区域矩阵，变换后的大小是(img1.w+img2

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Python实现图像的全景拼接

基本介绍图像的全景拼接，即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。...,它将绘制一个大小为keypoint的圆圈并显示它的方向 # 这种方法同时显示图像的坐标，大小和方向，是最能显示特征的一种绘制方式 keypoints_image = cv.drawKeypoints...(仅用于RANSAC和RHO方法时),若srcPoints和dstPoints是以像素为单位的，该参数通常设置在1到10的范围内 ransacReprojThreshold = 4...# cv.findHomography():计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H(3行x3列),使用最小均方误差或者RANSAC方法 # 函数作用:利用基于RANSAC的鲁棒算法选择最优的四组配对点...，当设置为0(None)时，则表示按fx与fy与原始图像大小相乘得到输出图像尺寸大小 image_right = cv.resize(image_right, None, fx=0.4, fy=

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python实现图像全景拼接

生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建 2）. 空间极值点检测（关键点的初步查探） 3). 稳定关键点的精确定位 4）. 稳定关键点方向信息分配 5). 关键点描述 6)....2）计算特征点之间的匹配。 3）计算图像间变换矩阵的初始值。 4）迭代精炼H变换矩阵。 5）引导匹配。用估计的H去定义对极线附近的搜索区域，进一步确定特征点的对应。...6）重复迭代4）和5）直到对应点的数目稳定为止。设图像序列之间的变换为投影变换可用4组最佳匹配计算出H矩阵的8 个自由度参数hi=( i=0,1,…,7)，并以此作为初始值。...为了提高图像配准的精度，本节采用RANSAC算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。...RANSAC算法的思想简单而巧妙：首先随机地选择两个点，这两个点确定了一条直线，并且称在这条直线的一定范围内的点为这条直线的支撑。

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计算机视觉基本原理——RANSAC

一前言对于上一篇文章——一分钟详解「本质矩阵」推导过程中，如何稳健地估计本质矩阵或者基本矩阵呢？正是这篇文章重点介绍的内容。...基本矩阵求解方法主要有： 1）直接线性变换法 a)8点法 b)最小二乘法 2）基于RANSAC的鲁棒方法。先简单介绍一下直接线性变换法： ? ?...2.2 RANSAC——随机一致性采样 RANSAC主要解决样本中的外点问题，最多可处理50%的外点情况。基本思想： RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。...用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。...2.3 关于OpenCV中使用到RANSAC的相关函数 1. solvePnPRansac 2. findFundamentalMat 文章的最后，给大家推荐一个关于深度学习的课程，如有感兴趣者，可以关注一下

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视觉里程计简介

单目视觉里程计的基本算法主要阐述简单的算法过程, 基于 OpenCV3.0 进行简单实现, 后期进行扩展, 对效率及精度进行一步步优化。...(1) 输入通过摄像头获取的视频流 (灰度或彩色图像) : 记录摄像头在 t 和 t+1 时刻获得的图像为 It 和 It+1; 相机的内参: 通过相机标定获得, 可以通过 matlab 或者 OpenCV..., 则重新进行特征检测; 通过带 RANSAC 的 Nister’s 5 点算法来估计两幅图像的本质矩阵 E; 使用上一步计算的本质矩阵 E 估计 R,t; 借助外部的尺度信息 (例如车速表: speedometer...distCoeffs, InputArray newCameraMatrix=noArray() ) 其中: src – 输入图像. dst – 输出图像, 大小和图像类型和 src 相同. cameraMatrix...OpenCV 中计算本质矩阵的 API 如下: E = findEssentialMat(points2, points1, focal, pp, RANSAC, 0.999, 1.0, mask);

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透视变换（进阶）

而且，由于前面所示的变换中的分割，将透视比那换矩阵的所有元素乘以常数并不会再所表示的变换中产生任何差异。因此，计算透视变换矩阵时，令M33 = 1是常见的。...这使得我们在M中具有八个自由数，并且因此四对对应点足以恢复两个图像之间的透视变换。 OpenCV函数findHomography（）为你做到了这一点。...有趣的是，如果您在调用此函数时指定了标志CV_RANSAC，它甚至可以占用四个以上的点并使用RANSAC算法来鲁棒地估计所有这些点的变换。 RANSAC使变换估计过程免受嘈杂的“错误”对应关系影响。...以下提供的代码读取了两个图像（通过透视变换相关），要求用户点击八对点，使用RANSAC鲁棒地估计透视变换，并显示原始和新的透视变换图像之间的差异，以验证估计的变换。...整个工程测试代码：https://github.com/QiYongBETTER/warpPerspective_RANSAC #include using namespace

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RANSAC算法理解

RANSAC的基本假设是：（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；（3）除此之外的数据属于噪声。...六、应用 RANSAC算法经常用于计算机视觉，例如同时求解相关问题与估计立体摄像机的基础矩阵，在图像拼接时求变换矩阵的时候。...利用到SLAM中，经常被用于虑除误匹配：要的就是上图中的效果。 1.RANSAC原理 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 h33=1 h 33 = 1 h_{33}=1来归一化矩阵。...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

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Python+OpenCV实现增强现实（第1部分）

我们将使用的主要工具是Python和OpenCV，因为它们都是开源的，易于建立和使用，并且使用它们能快速构建原型。用到代数，我将使用numpy。...图8：计算投影矩阵。来源： F. Moreno。幸运的是，由于参考面的点的z坐标始终等于0（参考图5），我们可以简化上面发现的转换。...很容易看出，z坐标和投影矩阵的第三列的乘积将是0，所以我们可以将该列和z坐标从前面的等式中删除。将校准矩阵重命名为A，并考虑到外部校准矩阵是齐次变换： ? 图9：简化投影矩阵。来源： F....有几种可以让我们估计单应矩阵的值，并且你可能熟悉其中的一些。我们将使用的是RANdom SAmple Consensus(RANSAC)。...图16：用于单应矩阵估计的RANSAC。来源： F. Moreno。在看OpenCV如何为我们处理这个问题之前，我们应该讨论一下算法的决定性的一个方面，就是匹配H的含义。

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【图像配准】使用OpenCV进行多图配准拼接

图像拼接创建步骤通常来说，根据多个图像创建全景图的步骤为以下几步：检测两张图像的关键点特征（DoG、Harris等）计算不变特征描述符（SIFT、SURF或ORB等）根据关键点特征和描述符...，对两张图像进行匹配，得到若干匹配点对，并移除错误匹配；使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵（homography matrix）；通过单应矩阵来对图像进行仿射变换；两图像拼接，重叠部分融合...OpenCV实践 OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口，对于其背后的算法，尚未可知...ERR_HOMOGRAPHY_SET_FAIL=2：使用RANSAC算法估计单应性矩阵失败。同样地，这表明需要更多的图像或者图像地辨识度不足，不能够提取到独特地关键点以精确匹配。...原仓库给出了三张测试小图如下：不进行裁剪之后的结果：裁剪后的结果为下图红框所示部分：参考 [1]https://github.com/samggggflynn/image-stitching-opencv

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计算机视觉基本原理——RANSAC

一前言基本矩阵求解方法主要有： 1）直接线性变换法 a)8点法 b)最小二乘法 2）基于RANSAC的鲁棒方法。先简单介绍一下直接线性变换法： ? ? 注：三个红线标注的三个等式等价。...2.2 RANSAC——随机一致性采样 RANSAC主要解决样本中的外点问题，最多可处理50%的外点情况。基本思想： RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。...用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。...这个过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为它比现有的模型更好而被选用。 ? 对上述步骤，进行简单总结如下： ? 举个例子：使用RANSAC——拟合直线 ? ?...2.3 关于OpenCV中使用到RANSAC的相关函数 1. solvePnPRansac 2. findFundamentalMat 上述内容，如有侵犯版权，请联系作者，会自行删文。

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Apap图像配准算法

OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。...，比opencv自带的auto-stitch效果要好。...筛选后的特征点基本能够一一对应。使用DLT算法（Multiple View Geometry p92提到），将剩下的特征点对进行透视变换矩阵的估计。...因为得到的透视变换矩阵是基于全局特征点对进行的，即一个刚性的单应性矩阵完成配准。为提高配准的精度，Apap将图像切割成无数多个小方块，对每个小方块的变换矩阵逐一估计。...实验效果两张原图：特征提取和匹配：红点为改进RANSAC筛选的错误点，绿线为正确点，能看出所有连线一一对应，并没有明显的错误特征对。

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