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我正在使用matlab进行图像处理。我想匹配从 Opensurf代码中提取的 2D 特征，以及如何应用 RANSAC 来删除 matlab 代码上的异常值。

这是一个理论问题，但我想知道当图像中要检测多条线时如何随机选择点。在我迄今为止看到的大多数示例中，似乎只有一条线可以检测到，而且看起来很容易。但是，我不确定如何扩展它以检测具有更多点的多条线。

我已经使用 RANSAC 算法来查找单应性并包装透视操作以将其应用于图像。这是代码

输出没有显示整个图像。出了什么问题？如何包装图像？

让我们考虑以下问题：给定一组 2D 点P = {p1, p2, ..., pn}，我们预测一组平移向量（投票）T = {t1, t2, ..., tn}指向相同的目标点 B。找到 B 的最佳方法是什么，其中 T 可能是嘈杂的？

我喜欢尝试RANSAC删除异常值，但不确定什么是合适的模型？

我试过了：

1. 仅取 的平均值B = {b1, b2, ..., bn}，其中bi = pi + ti
2. 修剪均值，以消除 sol 的异常值问题。1.（缺点：考虑选民的二维位置可能有助于更好的投票）
3. 该点的邻居数量最多。（如果两个点的欧几里得距离小于某个阈值，则称为邻居）。
4. 聚类：找到点投票给相同点的最大邻域。

我正在使用 opencv 观察不同的拼接结果（输入图像的多次运行）。

据我所知，opencv 使用 RANSAC 来获取内点和计算单应性。所以结果可能会有所不同？

有没有办法解决它以始终如一地获得相同的结果？

如果没有，人们在使用 RANSAC 时如何对他们的结果进行基准测试？

有人可以告诉我如何应用 RANSAC 来找到最佳的 4 个特征匹配点及其对应的 (x,y) 坐标，以便我可以在我的单应性代码中使用它们吗？

特征匹配点是通过 SIFT 获得的，代码如下：

结果如下： 点击这里

这是我的单应性代码：

我随机选择的四个点：

pts_src = np.array([[141, 131], [480, 159], [493, 630],[64, 601]])

同样的事情：

pts_dst = np.array([[318, 256],[534, 372],[316, 670],[73, 473]])

所以，是的，基本上，我只需要用 RANSAC 获得的最佳特征匹配点替换那些随机点。

我正在尝试检测包含道路的图像上的线条。使用高斯平滑和 Canny 边缘检测，我在尝试实现 RANSAC 时碰壁了。我基本上不知道如何去做。我可以得到一个粗略的想法或一个带有实现 RANSAC 的随机图像“foo.png”的工作代码吗？

我想计算两个平面的交线。平面通过 RANSAC 算法检测。使用 PCL 库的类“planeWithPlaneIntersection”（planeWithPlaneIntersection_class_PCL）找到了相交线。此外，这些平面既不垂直也不垂直。此外，相交线的向量是通过叉积计算的，对于非垂直/垂直平面的相交可以吗？？？交点的输出是一条线，它在一个部分与两个平面有偏角，如下图所示 plane_intersection_PCL_2 此外，我在 RANSAC 的阈值处进行了更改，但问题仍然存在！此外，偏角大于 RANSAC 的阈值！我不明白两个平面存在偏角。任何评论都会很有价值！！！先感谢您。

我正在做一个项目，我必须识别杂货贝壳中的物体。您可以在下面看到示例图像：

我需要找到图像中存在的产品。结果图像示例如下所示：

SURF、SIFT、ORB 等 OpenCV 工具仅检测图像中对象的一次出现。你能推荐一些论文或工具来解决这个问题吗？

我将以下白色像素作为输入数据并使用 sklearn.linear_model.RANSACRegressor 拟合 2 次（二次）多项式以避免异常值。这种情况下的结果显示为红色并且是完全正确的：

但是，我知道在我的应用程序中，二次曲线的最小值/最大值总是在该图像的右侧（但我不知道在哪个高度），并且曲率不会那么强。换句话说：我已经知道我最适合的应该是蓝线，而其他点是腐败的异常值。

有没有办法通过（例如）提供一个损失函数来控制或限制 RANSACRegressor 的结果，该函数惩罚非常强的曲率，但在使用较低曲率时仍试图找到最佳拟合？

提前感谢任何提示或链接:-)