问题标签 [ransac]
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matlab - RANSAC 估计仿射变换
对于图像马赛克应用程序，我获取了描述符的匹配并将其存储在一个矩阵匹配 2xM 中。我现在想用仿射应用 Ransac，所以我的随机样本是 2x3 矩阵，然后我尝试应用代码
[tform,inlier1,inlier2] =estimateGeometricTransform(sample(1,:),sSample(2,:),'仿射');
这似乎不起作用，因为它要求我的列为 2，将其转换为 3x2 也不起作用，因为对于仿射我需要 3 个对应点。
Matches 也只返回匹配描述符的索引，我如何提取它的坐标并将其应用于我的 tform 转换？
c++ - 如何在设备上运行推力::count_if？（库达）
我想实施 RANSAC。我生成了 60k 点和 500 个平面，我想计算每个平面，它们附近有多少点。然后选择具有最大值的那个。
在我生成向量 ( d_vec) 和平面 ( d_pl) 并将它们传输到 GPU 后，我使用thrust::transform和在其中thrust:count_if计算关闭点的数量。
不幸的是，我收到了这个错误：
怎么可能从设备代码调用thrust::count_if？我错了什么？这是完整的代码：
python - 关键点描述符匹配：如何计算每个模板的拟合优度？
我不确定这是否属于 stackoverflow 或其他 stackexchange 站点 - 非常欢迎在这里输入。
我使用 python OpenCV 将目标图像的 BRISK 关键点描述符与三个不同的模板进行匹配。
什么是确定哪个模板是最合适的模板的实用、稳健、统计合理的方法？
现在我计算cv2.RANSAC返回的内点数cv2.findHomography（顺便说一下，它不会返回拟合优度统计数据）并采用具有最高数字的模板。
我查看了描述符距离的直方图，它似乎总是以高斯为中心（奇怪地）在大约 105（单位？）。
https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus似乎很有用。
非常感谢指导 - 谢谢！
plane - 激光雷达数据的 Ransac 地平面分割
我想使用 ransac 算法分割地平面激光雷达环，我使用 python-pcl 来做到这一点，但我得到了错误的结果，如下图所示。
众所周知，激光雷达数据有许多地平面环，它找不到正确的地平面，但它找到了地平面以上的平面。我可以猜测的原因可能是激光雷达的地面非常稀疏，而地面以上的平面上的点数比地面多，因此算法找到了错误的结果。代码可以列出如下：
不确定是否是我猜测的问题，所以如果有人以前遇到过问题，请告诉我。而且我不知道如何解决这个问题，关于激光雷达环分割的信息很少，有人知道如何解决吗？
还有其他方法可以进行激光雷达地面分割，我可以得到代码吗？
python - 两个相似部分的二维相关性
我必须解决以下问题：
我有两个具有相同部分的图像，但该部分在第二个图像中旋转、缩放和平移（没有剪切）。这部分具有可用于相互比较的特征点。
问题是：第二部分可能包含一个或多个错误（不要太多）。
我需要计算旋转、缩放和平移矩阵（这不是问题本身），因此第一张图像的特征点与第二张图像的点的累积距离最小。
我正在使用python，但第一个近似值是蛮力的，我得到了每个im1点到点的最小距离im2。ransac可以用or做到这一点flann吗？处理它的最佳或正确方法是什么？我认为是一个 MLE 问题，最小化的函数是到每对点的累积距离。
稍后，我会给每个image1特征点分配最近的image2点，因为如果不清楚，直到现在我们都不知道对应是什么。
python - 如何检测数据在 DataFrame 中线性变化的连续跨度？
我正在尝试检测相关变量在 DataFrame 中的某些数据内线性变化的连续跨度。满足这一点的数据中可能有许多跨度。我开始使用ransac基于使用 RANSAC 的稳健线性模型估计的方法。但是，我在将示例用于我的数据时遇到了问题。
客观的
检测相关变量在数据中线性变化的连续跨度。要检测的跨度由20多个连续的数据点组成。所需的输出将是放置连续跨度的范围日期。
玩具示例
在下面的玩具示例代码中，我生成随机数据，然后设置数据的两个部分以创建线性变化的连续跨度。然后我尝试将线性回归模型拟合到数据中。我使用的其余代码（此处未显示）只是使用 RANSAC页面的稳健线性模型估计中的其余代码。但是我知道我需要更改剩余的代码才能达到目标。
对于这个玩具示例代码，所需的输出（我还不能编码）将是这样的 DataFrame：
生成的图表如下所示：
错误代码
但是，当执行第 6 步时，出现以下错误：
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: ... 重塑您的数据，如果您的数据具有单个特征，则使用 array.reshape(-1, 1) 或 array.reshape(1, -1) 如果它包含单个特征样本。
我希望能够在这个例子中检测到相关变量线性变化的两个连续跨度（line1和line2）。但我无法实现ransac 代码示例中所述的示例。
问题
我应该在我的代码中修改什么才能继续？而且，是否有更好的方法来检测相关变量线性变化的连续跨度？
c++ - PCL：使用 RANSAC 访问 pcl::ModelCoefficients::Ptr 的字段以进行线模型近似
我正在尝试使用点云库提供的 RANSAC 方法来估计通过点云点的线。我可以创建对象，并毫无问题地估计线模型，如下所示：
我现在尝试访问模型参数，但我太笨了……根据API，应该有六个可访问的参数：
线的六个系数由线上的一个点和线的方向给出：[point_on_line.x point_on_line.y point_on_line.z line_direction.x line_direction.y line_direction.z]
因此，我试图这样访问它们：
但是，这不起作用。我不断收到错误：
“pcl::ModelCoefficients”中没有名为“line_direction”的成员。
我真的不知道我做错了什么......有人有任何想法吗？提前致谢！
python - 在python中检测一组平面
根据那篇 Detecting set of planes from point cloud 我也在做同样的事情，但我不知道如何在 python 中继续使用该算法。有人会为python中的算法指出一个伪代码吗？或者使用任何帮助库，如 scipy ？
我正在尝试检测两个平面（两个有边缘的墙），我需要它们的法线
提到的算法：
matlab - 在使用 RANSAC 算法之前，我们如何消除不属于目标区域的特征？
在匹配 SIFT 特征点时，会出现很多不匹配的情况。RANSAC算法可以通过寻找这些特征点的变换矩阵来去除不匹配。但是当数据空间包含很多不匹配时，找到正确的变换矩阵将非常困难。更重要的是，找到错误模型的概率非常大。为了解决这个问题，我想使用改进的 RANSAC 算法。在使用 RANSAC 算法之前，我想通过消除不属于目标区域的特征来去除部分错误特征点。为此，我想计算包含特征点的区域周围每个点的数量。当数量小于我们设置的阈值时，我们认为该点不属于目标区域并将其移除。
