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以下是一段代码，它在使用 RANSAC pror 计算单应矩阵 H 后形成两个图像的马赛克，SIFT 用于计算描述符：

现在我知道我们需要在使用计算的 Homography 拼接图像之前以某种方式扭曲图像？那么，“box2”定义背后的逻辑是什么，即为什么要考虑im2的第一维和第二维的大小？另外，mass的功能和后面的代码行是什么？

我有一个矩阵（向量向量），其中包含几个应该代表墙壁的点（来自传感器的测量值）。所有的墙壁都是平行/垂直的。

我想将这些点安装到相应的墙壁上。我想过使用ransac，但我找不到一种简单的方法来在cpp中的矩阵上实现它，而不必做可视化代码，比如点云库。

我必须编写自己的 RANSAC 还是存在？

当使用findHomographyOpenCV Features2D + Homography Documentation时，它CV_RANSAC作为第三个参数调用：

但在我见过的一些例子中，你可以在后面添加一个数字，如下所示：

这是做什么的？

有没有办法改变CV_RANSAC以表现得更好，或者只是这样称呼它来尽其所能地完成它的工作？

我正在使用 SIFT 特征检测器和描述符。我正在匹配两个图像之间的点。我正在使用findHomography()带有 RANSAC 方法的 OpenCV 功能。

当我阅读 RANSAC 算法时，据说调整 RANSAC 的阈值参数可以改善结果。但我不想硬编码任何参数。

我知道 RANSAC 正在消除比赛中的异常值。谁能告诉我在应用单应性之前用基本方法去除异常值（不是全部）是否可以改善单应性的结果？

如果是这样，我们如何在 RANSAC 之前应用操作来去除异常值？

我查看了 OpenCV 等几个库，但找不到任何以 RANSAC 方式进行相机校准的实现。我的意思是，我想进行校准，提供点对应（P，p）（即 3D -> 2D），它可以包含异常值，并最终从内部找到内在和外在矩阵。在我继续使用 scikit 之类的库来实现我自己的库之前（我也没有在 C++ 中找到一个好的通用 RANSAC 实现），我想知道这样的东西是否现成可用。

我已经使用 Ransack 设置了 Ajax 搜索和排序。我能够从文本字段中搜索，按产品名称、价格等排序。

现在我想添加点击位置链接的功能。像拉脱维亚、波兰一样，然后仅动态显示来自该位置的产品。

我的代码：

协会

产品.rb

区域.rb

我的搜索表格：

我的控制器：

问题：

当我单击此类区域链接时。它只是将页面上所有产品的顺序更改为 ASC 或 DESC。

我期望的是，单击区域链接仅检索该区域中的那些产品。

我做错了什么？

任何帮助都会很棒。谢谢。

我正在试验 RANSAC 算法，即本文中的 RANSAC 实现：http:  //cg.cs.uni-bonn.de/en/publications/paper-details/schnabel-2007-efficient/

我使用作者提供的代码库。我正在尝试将对象（例如使用 Kinect 1 获得的杯子）分割成原始形状。

我的问题是，每次我在同一个对象点云上运行原始形状检测时，我都会得到不同的结果，比如一次运行我检测到 3 个圆柱体和一个圆锥体，而下一次运行我检测到 2 个圆环和 1 个球体.

我知道候选对象原语的第一个点是随机挑选的。所以在代码中我将随机种子参数设置为一个静态数字。在这种情况下，我的结果总是与应有的相同。但是，即使使用像实际时间这样的非静态种子，RANSAC 不应该产生相同或几乎相同的结果吗？

TL;DR：是否有 RANSAC 的 C++ 实现或其他可自由用于任意二维点集的鲁棒对应算法？

我知道存在许多包含或使用对应算法的实现，例如 RANSAC（随机采样共识）。它们通常用于计算机视觉应用程序，并在OpenCV、PCL等库中找到。通用算法是众所周知的，并且各个站点列出了不同的步骤。

现在，我发现的所有“高级”实现（为 OpenCV、PCL 等完成）都是针对特定类型的问题以及一组基础假设。在 OpenCV 中，您想要找到第一张图像和第二张图像的一部分之间的单应矩阵（本例）。在 PCL 中，您处于 3D 点云领域，并且（据我所知）您只能匹配特定的、已定义的形状（线、球体等）。

我“简单地”想要做的是获取任意 2D 点集（可能包含一些噪声）并在更大的 2D 点集（也包含一些噪声和其他点）中找到对应关系。除了输入两组点之外，它不需要特定的模型训练。我正在用 C++ 自己实现它，但是：

• 我绝不是一个经验丰富的程序员，我需要快速执行整个事情；我之前对众所周知的算法（边缘检测、高斯模糊等）的实现已被证明比经过验证的实现慢得多（>10 倍）。

• 简单地撕掉一个已经存在的开源实现（例如 OpenCV 的）已被证明超出了我目前的能力（太多的依赖和虚拟实现模板等等......）

所以，如果有人知道我错过的可自由使用（类似 BSD）和经过验证的 C++ 实现......

I am trying to extract planes from a 3D point dataset containing power cables. Now the power cables are also getting extracted as planes. So my question is it possible to use RANSAC to differentiate between a line and plane. I can perform an eigen value based analysis but I am looking for some way to perform as part of the RANSAC algorithm itself.

RANSAC 设置：关于参数、原语和迭代的几个问题-

1. 在分割 3D 点云时，如何在 RANSAC 中确定每个图元的最小支持点数？

2. 此外，在 5 个基元中：Plane、Sphere、Cone、Cylinder、Torus 应该选择哪些基元以及如何选择？

3. RANSAC 中决定的最大迭代次数是多少？

参考：Schnabel、Ruwen、Roland Wahl 和 Reinhard Klein。“用于点云形状检测的高效 RANSAC。” 计算机图形论坛。卷。26. 第 2 号，布莱克威尔出版有限公司，2007 年。