pcl::RANSAC 分割，获取云中的所有平面?
我有一个点云库函数，可以检测点云中最大的平面.这很好用.现在，我想扩展此功能以分割出云中的每个平面并将这些点复制到新的云中(例如，房间地板上有球体的场景将返回地板和墙壁，但不是球体，因为它不是平面的).如何扩展以下代码以获取所有飞机，而不仅仅是最大的飞机?(运行时间是这里的一个因素，所以我不希望只是在循环中运行相同的代码，每次都剥离新的最大平面) int主要(int argc，char** ar
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使用 RANSAC 和 OpenCV 将一组点拟合到图像中一条或多条好线的最佳方法是什么?
使用 RANSAC 和 OpenCV 将一组点拟合到图像中一条或多条好线的最佳方法是什么? RANSAC 是拟合线的最有效方法吗? 解决方案 RANSAC 不是最有效的，但它对于大量异常值更好.以下是使用 opencv 的方法: 一个有用的结构- 结构 SLine{线():numOfValidPoints(0),参数(-1.f，-1.f，-1.f，-1.f){}cv::Vec
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如何检查获得的单应矩阵是否良好?
这个问题已经被问到，但我还是不明白.我通过从一组点调用 cv::findHomography 来获得一个单应矩阵.我需要检查它是否相关. 建议的方法是计算内点的最大重投影误差并将其与阈值进行比较.但是经过这样的过滤后，我不断得到疯狂的变换，对象边界框变换为几乎一条直线或一些奇怪的非凸四边形，具有自相交等. 可以使用哪些约束来检查单应矩阵本身是否足够? 解决方案 你的问题是数学问题.给定
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平面分割和平面拟合的区别
我最近一直在做一个项目，我必须在 3D 网格中检测墙壁、地板和天花板.在做了一些研究之后，我已经能够使用 RANSAC 算法检测地板和墙壁的某些部分.我只是想知道是否有人能够解释平面拟合和平面分割之间的区别，因为它们似乎都会导致包含地板的点云? 解决方案 平面拟合通常被理解为一种基于纯最小二乘法的拟合技术，其中从点集到平面方程的距离被最小化.可以通过多种方式来制定这种优化，但最实用的一种是
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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相匹配. 确定哪个模板最合适的实用、稳健、统计合理的方法是什么? 现在我计算 cv2.findHomography 返回的 cv2.RANSAC 内点的数量(顺便说一下，它不返
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pcl :: RANSAC分割，让所有飞机都在云中？
我有一个点云库功能，可以检测点云中最大的平面。这很好。现在，我想扩展此功能，以分割出云中的每个平面并将这些点复制到新的云中（例如，一个在房间地板上有球体的场景将使我回到地板和墙壁，但不是球体，因为它不是平面）。如何扩展下面的代码以获取所有飞机，而不仅仅是最大飞机？ （运行时是这里的一个因素，所以我宁愿不要只是在循环中运行相同的代码，每次都剥离新的最大飞机） int main（int
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在使用OpenCV的RANSAC中，将一组点拟合到一条或多条好线上的最佳方法是什么？
使用OpenCV使用RANSAC在一条或多条好的线上拟合图像中一组点的最佳方法是什么？ RANSAC是拟合的最有效方法吗？ 解决方案 RANSAC并不是最有效的方法，但是对于许多离群值来说更好。以下是使用opencv的方法： 有用的结构- struct SLine { SLine（）： numOfValidPoints（0）， params（-1.f，-1.f
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平面分割与平面拟合之间的差异
我最近一直在进行一个项目，目的是检测3D网格中的墙壁，地板和天花板。经过研究，我已经能够使用RANSAC算法检测地板和墙壁的某些部分。我只是想知道是否有人能够解释平面拟合和平面分割之间的区别，因为它们似乎都导致包含地板的点云？ 解决方案 平面拟合通常被理解为基于最小二乘法的纯拟合技术，其中从点集到平面方程的距离最小。可以以多种方式制定这种优化方法，但最实用的方法是对协方差矩阵进行简单的SV
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RANSAC平面拟合系数
我正在尝试使飞机适应一组点云.我尝试使用点云库(PCL)和它运作良好.我需要知道的是如何获得拟合平面的系数a，b，c(ax + by + cz + 1 = 0).有什么简单的方法吗?我从这里得到了一些见解: 3D最小二乘平面 解决方案 请参阅以下平面分割教程: http://pointclouds.org/documentation/tutorials/planar_segmenta
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为什么RANSAC无法使用我的代码?
我试图在2张图像之间找到基本矩阵，然后使用RANSAC对其进行转换.我首先使用SIFT来检测关键点，然后应用RANSAC: img1 = cv2.imread("im0.png", 0) # queryImage img2 = cv2.imread("im1.png", 0) # trainImage # Initiate SIFT detector sift = sift =
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任意2D集的类似于RANSAC的实现
TL; DR:是否有RANSAC或其他健壮的对应算法的C ++实现，可自由用于任意2D点集? 我知道存在许多实现，其中包括或利用了相应的算法，例如RANSAC(随机采样共识).它们通常在计算机视觉应用程序中使用，并在诸如 OpenCV ，现在，我发现的所有“高级"实现(针对OpenCV，PCL等)都是针对具有基本假设集的特定类型的问题的.在OpenCV中，您希望找到第一张图像和第二张图像的一
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在Opencv中仅使用平移，旋转和缩放计算单应性
我确实有两组点，我想找到它们之间的最佳变换. 在OpenCV中，您具有以下功能: Mat H = Calib3d.findHomography(src_points, dest_points); ，使用RANSAC返回3x3同形矩阵.我现在的问题是，我只需要平移和旋转(可能还有缩放)，不需要仿射和透视. 问题是，我的点仅以2D表示. (1)是否有计算单应性但自由度较小的函数?
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OpenCV:如何使用findHomography()/findFundamental()和RANSAC获取内部点
OpenCV本身不提供RANSAC函数，或者至少不以您可以调用并使用它的形式提供(例如cv::ransac(...)).能够使用RANSAC的所有功能/方法都有一个启用它的标志.但是，如果您实际上想在估计单应性/基本矩阵之后使用RANSAC计算的其他值，则这并不总是有用的，例如在Octave或类似的软件/点库中创建一个漂亮的图，在该点上应用其他算法剩余的已过滤匹配集等. 匹配两个图像后，将获
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使用scikit-image和RANSAC稳健地估计多项式几何变换
我想用scikit-image skimage.transform和skimage.measure.ransac来强大地估计多项式几何变换 ransack文档提供了一个很好的例子如何做到这一点，但使用相似变换。结果如下： 来自skimage.transform import SimilarityTransform 来自skimage.measure import ransac m
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RANSAC算法
有人可以告诉我如何使用RANSAC算法在两个具有一定重叠部分的图像中选择共同的特征点吗？问题来自基于特征的图像拼接。 解决方案 当使用RANSAC进行基于特征的图像匹配时，你想要的是找到最能转换第一个图像的变换到第二张图片。这将是维基百科文章中描述的模型。 如果您已经获得了两个图像的功能，并且发现第一个图像中哪些功能最匹配第二个图像中的哪些功能，那么RANSAC将使用类似这样的功
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如何检查获得的单应性矩阵是否好？
这个问题已经提出，但我还是不明白。我通过从一组点调用 cv :: findHomography 获得单应性矩阵。我需要检查它是否相关。 建议的方法是计算内点的最大重投影误差，并将其与阈值进行比较。但是在这样的过滤后，我继续获得疯狂的变换，对象边界框转换为几乎直线或一些奇怪的非凸四边形，具有自交集等。 可以使用什么约束来检查单应性矩阵本身是否足够？ 解决方案 您的问题是数学的。给定3x3
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使用estimateRigidTransform而不是findHomography
下面的链接中的示例是使用 findHomography 获得两组点之间的变换。我想限制转换中使用的自由度，因此要用 estimateRigidTransform 替换 findHomography 。 http： //docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feat
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使用estimateRigidTransform而不是findHomography
下面的链接中的示例是使用 findHomography 获得两组点之间的变换。我想限制转换中使用的自由度，因此要用 estimateRigidTransform 替换 findHomography 。 http： //docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feat
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最多的3D三角使用极几何比例
我目前工作的一个项目中，我必须估计使用单眼相机检测到的二维兴趣点的三维坐标。 要更precise，我在输入图像序列（校准），它是必需的，接收新的图像时，进行三角左侧之间的点（previous）图像和右当前让3D点。 要做到这一点，我在下面的步骤： 在当前图像中提取关键点 当前和previous图像之间建立对应关系 在计算使用RANSAC的基本矩阵E和高点算法 从提取E中的变换矩阵R和平移向量
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RANSAC在2D线性回归（可靠线配合）
该文件包含C ++ $ C $下RANSAC线性回归与使用OpenCV的单元测试。一个典型的用一条线拟合的是 浮法X [N]，浮Y [N]; 布尔围层[N]; 浮RMSE = RANSAC_line（X，Y，npoints，参数，NITERATIONS，MAX_ER，围层）; 下面是文件 / * * RANSAC.h * *创建于：2013年3月4日 *作者：vivanche
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