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我需要在 matlab 中实现 RANSAC 算法以实现图像拼接。我在 bestMatches 矩阵 (2 x 500) 中有两个图像的最佳匹配点现在我需要实现 RANSAC，这是我到目前为止所做的。我已经对需要做的事情发表了评论，任何人都可以帮我实现它作为一个整体。我已经努力了好几天来做到这一点，但没有成功。请帮忙。

我正在尝试实现一个基本的 RANSAC 算法来检测灰度图像中的圆圈。

问题是，在我对图像进行阈值处理并搜索非零像素后，我得到了正确的形状，但是这些点以某种方式从原始位置离域：

我在这里想念什么？

我有一组点，我需要使用它们与各自正弦线的附近进行分组。我尝试使用标准霍夫变换来确定线条，但这并不能解决问题（仅检测到几条线）。

我想测试一下 RANSAC 是否能更好地检测各种 sin 曲线。你有类似算法的例子吗？

我知道 RANSAC 不是查找多行的最佳工具，所以我要做的是 a) 找到适合大多数点的函数；b) 迭代搜索，只考虑剩余的搜索。

我是 OpenCV 的新手。我注意到这条线

有助于H使用 RANSAC 找到单应性。

但是，我需要 RANSAC 之后“纯化”匹配点的位置，但我根本找不到可以使用的功能。我需要一个使用 RANSAC 并在 RANSAC 之后返回匹配点位置的函数。

我对如何使用 OpenCVfindHomography方法来计算最佳变换感到困惑。

我的使用方式如下：

无论我运行多少次，我都会得到相同的转换矩阵。我认为 RANSAC 应该随机选择一个点子集来进行拟合，那为什么每次都返回相同的变换矩阵呢？它与一些随机数初始化有关吗？我怎样才能使这种行为实际上是随机的？

其次，如何调整此设置中的 RANSAC 迭代次数？通常迭代次数基于内部比率和类似的东西。

我正在尝试注册两个体积图像（img1和img2）。的大小img1是40x40x24。的大小img2是64 x64x11。到目前为止，我已经提取了它们的特征（vol1和vol2，与图像大小相同），然后匹配它们。

现在，我在两个特征体积中有一组对应点，它们成对存储，它是一个大小矩阵100x6（每一行对是[x, y, z, X, Y, Z]其中(x,y,z)的体素坐标vol1，[X Y Z]是对应体素的坐标vol2）。

现在，我正在尝试使用 RANSAC 算法来估计 3D 仿射变换 T。我编写了下面的代码，但我认为它存在问题，因为当我得到输出变换 T 并将其乘以样本体素坐标时从 vol1，我得到了一些负坐标！！！

下面是我对 3D RANSAC 算法的实现。我在这个链接中使用了 2D RANSAC 实现。如果您发现任何问题，请告诉我。

我有一个点云场景，其中一张“卡片”放在桌面上。它可以是普通的名片或银行卡。如何检测场景中是否存在卡片？如果存在卡片，构成卡片边界的点集是什么？

我正在使用平面分割并能够完全聚类出“桌面”。

点云位于http://pastebin.com/bqdjgdgc（PCD格式）。

我想获得一些真实单词对象的 3d 模型。我有两个网络摄像头，使用 openCV 和 SBM 进行立体对应，我得到了场景的点云，通过 z 过滤，我只能得到对象的点云。我知道 ICP 对这个目的有好处，但它需要点云最初很好地对齐，所以它与 SAC 结合以获得更好的结果。但是我的 SAC 体能分数太大了，像 70 或 40，而且 ICP 也没有给出好的结果。

我的问题是：如果我只是旋转相机前面的物体以获得点云，ICP可以吗？必须旋转什么角度才能达到好的效果？或者也许有更好的方法来拍摄物体以获得 3d 模型？如果我的点云会有一些洞，可以吗？良好 ICP 的 SAC 最大可接受适应度得分是多少，良好 ICP 的最大适应度得分是多少？

我的点云文件示例： https ://drive.google.com/file/d/0B1VdSoFbwNShcmo4ZUhPWjZHWG8/view?usp=sharing

I'm fairly new to programming and would like to know how to start implementing the following algorithm in C++,

Given a binary image where pixels with intensity 255 show edges and pixels with intensity 0 show the background, find line segments longer than n pixels in the image. t is a counter showing the number of iterations without finding a line, and tm is the maximum number of iterations allowed before exiting the program.

1. Let t=0.
2. Take two edge points randomly from the image and find equation of the line passing through them.
3. Find m, the number of other edge points in the image that are within distance d pixels of the line.

4. If m > n, go to Step 5.

   Otherwise (m ≤ n), increment t by 1 and if t < tm go to Step 2, and if t ≥ tm exit program.

5. Draw the line and remove the edge points falling within distance d pixels of it from the image. Then, go to Step 1

Basically, I just want to randomly pick two points from the image, find the distance between them, and if that distance is too small, I would detect a line between them.

I would appreciate if a small code snippet is provided, to get me started. this is more like a RANSAC parametric line detection. I would also keep this post updated if I get it done.

据我所知，OpenCV 使用 RANSAC 来解决问题，findHomography它返回一些有用的参数，如homograph_mask.

但是，如果我只想估计 2D 变换，这意味着仿射矩阵，有没有办法使用findHomography使用 RANSAC 的相同方法并返回该掩码？