〖环球〗ug代理:{随机}抽样一致性(RANSAC)算法详解

admin 3个月前 (07-19) 科技 57 1

随机抽样一致性(RANSAC)算法能够有用的剔除特征匹配中的错误匹配点。

实际上,RANSAC能够有用拟合存在噪声模子下的拟合函数。实际上,RANSAC算法的焦点在于将点划分‘为’“(内点)”和“外点”。在一组包罗“外点”的数据集中,接纳不停迭代的方式,寻找最优参数模子,不相符最优模子的点,被界说‘为’“外点”。 这就是[RANSAC‘的焦点头脑’。

RANSAC{原理}

OpenCV中滤除误匹配对接纳RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H,{矩}阵巨细‘为’3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得知足该矩阵的数据点个数最多,通常令h33=1来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数,至少需要8个线性方程求解,对应到点位置信息上,【一组点对可】以列出两个方程,则至少包罗4组匹配点对

 

 

 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,盘算出单应性矩阵,然后行使这个模子测试所有数据,《并》盘算知足这个模子数据点的个数与投影误差(即价值函数),若此模子‘为’最优模子,则对应的价值函数最小。

损失函数:

 

 

 也就是通过随机抽样求解获得一个矩阵,然后验证其他的点是否相符模子,然后相符的点成‘为’“(内点)”,不相符的点成‘为’“外点”。下次依然从“新的(内点)聚集”中抽取点组织新的矩阵,重新盘算误差。最后误差最小,『点数最多就』是最终的模子。

RANSAC算法步骤:

RANSAC算法步骤: 

          1. 随机从数据集中随机抽出4个样本数据 (此4个样本之间不能共线),盘算出变换矩阵H,记‘为’模子M;

          2. 盘算数据集中所有数据与模子M的投影误差,若误差小于阈值,加入(内点)集 I ;

          3. 若是当前(内点)集 I 元素个数大于最优(内点)集 I_best , 则更新 I_best = I,同时更新迭代次数k ;

          4. “若是迭代”次数大于k,则退出 ; 否则迭代次数加1,《并》重复上述步骤;

  注:迭代次数k在不大于最大迭代次数的情况下,是在不停更新而不是牢固的;

 

 

 『其中』,p‘为’置信度,一样平常取0.995;w‘为’"(内点)"的比例 ; m‘为’盘算模子所需要的最少样本数=4;
关于RANSAC算法的头脑,可以用下图示意

 

 也就是RANSAC算法的本质是:在存在噪声的数据中,我们求解一个模子,使得非噪声数据可以用该模子示意,而噪声数据被清扫在外。

【分享三个解说】RANSAC算法的网址:

https://www.csdn.net/gather_2d/MtjaMg3sNDAwNS1ibG9n.html

https://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html

https://blog.csdn.net/yanghan742915081/article/details/83005442

 

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  • allbet登陆官网 2020-07-19 00:18:40 回复

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