在开始正式的介绍之前,先做一个简单的定义,以免产生歧义: 1.本文中的“数据点”是指: 1)对于直线拟合.平面拟合等问题,即为相应的二维/三维坐标点: 2)对于从匹配点中估计基本矩阵.单应矩阵等问题,即为一对匹配点坐标级联组成的向量. 一.RANSAC之前 RANSAC在1981年被Martin A. Fischler and Robert C. Bolles两人提出,以解决给定点集的模型估计问题.在现实应用中,我们经常遇到的情况是:给定的点集中存在错误的点.传统的模型估计方法,大都采用所有的点…

前言 在进行泡泡机器人[图灵智库]栏目的翻译的过程中,我发现在2018-2019的顶会中,依然有很多文章(我看到的不少于6篇)对RANSAC进行各种改进,这令我感到很吃惊.毕竟该方法在1981年就被提出了,经过将近40年的发展,其各种变种已经对该方法进行了很多的完善,然而依然能够进行进一步改进,可见该方法的广泛应用,及强大的生命力.同时在个人的研究工作中,RANSAC也起到了很大的作用,这激起了我对这一方法进行全面系统学习的热情.经过大约半年的学习,我对这一方法,更确切应该称为“思想”,有了更深…

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,…

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,以最小二乘为例: 基本用法: from sklearn import…

1.简介 本文的主要目的是简单介绍移动机器人领域中广泛应用的技术SLAM(同步定位与地图绘制)的理论基础以及应用细节.虽然目前存在很多关于SLAM技术的方方面面的论文,但是对于一个新手来说,仍然需要花费大量的时间去调研与把握SLAM发展的脉络.本文希望能够将SLAM技术在保持一些理论基础的前提下,能够按照一种简单易懂的方式呈现出现了.在阅读完本文后,读者应该可以在一个移动机器人上实现最简单使用的SLAM技术.   SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现.其次,SLAM更像…

之前在<浅谈移动平台创新玩法>简单的猜测了easyar中使用的图像识别算法,基于图片指纹的哈希算法的图片检索 .后再阿里引商大神的指点下,意识到图片检测只适用于静态图片的识别,只能做AR脱卡(不进行图像追踪),简单地说就是如果图片有角度翻转,光线明暗的变化都会改变图片自身的指纹哈希值,无法做到跟踪识别.那要如何进行跟踪识别呢? 引商的指点:我们用的是akaze,整个匹配流程采用的是基于特征提取加kmeans树求近似最近邻匹配的算法,然后再对匹配到的关键点对求单应性映射,最后根据inlier点集…

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同,例如剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集,PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最大似然一致性算法(MLESAC),最小中值方差一致性算法(LMEDS)等,所有估计参数算法都符合一致性原则.在PCL中设计的采样一致性算法的应用主要就是对点云进行分割,根据设定的不同的几个模型,估计对…

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 主要记录python工具包:sci-kit learn的基本用法. 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

一.前言 从学单片机开始鼓捣C语言,到现在为了学CV鼓捣Python,期间在CSDN.简书.博客园和github这些地方得到了很多帮助,所以也想把自己做的一些小东西分享给大家,希望能帮助到别人.记录人生的第一篇博客,mark. 二.图像检测步骤 1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体,第二章图片是小物体放置在大场景中.代码与输出结果如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def my_show(…

最近在做平面拟合,待处理的数据中有部分噪点需要去除,很多论文中提到可以使用Ransac方法来去除噪点. 之前在做图像配准时,用到了Ransac算法,但是没有去仔细研究,现在好好研究一番. 参考: http://download.csdn.net/detail/tuoxie2046/6012333#comment http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/06/03/3115…

随机抽样一致,这个算法,我以前一直都没有理解透彻.只知道可以用来直线拟合,网上大多数中文博客也都是写直线拟合的,但是用来匹配二维特征的时候,总还是没弄明白. 基本概念参考 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 写得已经够清楚了. 现在我来说说它在匹配特征时候的应用. -------------------------------------------- 假如我有两组数据,M和T,其中T是由M经过一个旋转和一…

作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点…

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进…

The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data elements contain both inliers and outliers, RANSAC uses the voting scheme to find the optimal fitting resul…

[blog算法原理]RANSAC和FitLine ​ 如果已经有一系列图片,需要拟合出最为合适的一条直线出来,这个时候你会选择RANSAC还是FitLine. 一.算法定义: RANSAC是实际运用非常广泛的算法,它的数学表示为 "Ransac 是解决这类问题的代表性算法.它是一种随机算法,步骤如下: 输入:k,n,t,d,model,dataBestModel = null;迭代k次——(1) 从data中随机取出n个点,用这n个点去拟合model和模型的model,将得到的带参数的model…

1.解决问题: 当一组样本数据中含有(较小波动的)正常数据(inliers)和(较大波动的)异常数据(outliers)且异常数据的量还不小于正常数据的量时,用最小二乘法将难以获得期望的直线(即能拟合正常数据的直线),随机抽样一致(RandomSAmple Consensus, RANSAC)算法就可以用来代替最小二乘法算出期望的直线参数.这里为便于讨论局限于直线模型,但RANSAC算法适用任何模型. 如下图所示,RANSAC算法的目的就是从数据集中剔除红色的点,得到一条能拟合蓝色点的直线. 2…

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体…

期间遇到很多问题. 记一个最主要的是: LINK2019 无法识别的外部符号,然后某一个函数的函数名 然后是 @@函数名 (@) 大概长成这样.或者还就根本就是 无法识别的外部符号. 解决方案: 我这里最主要的两个解决方案是: 2.你自己写的函数声明的头文件也写了函数定义的cpp文件,却依然出现LNK2019错误.可能原因:忘记将这两个文件加入工程了.一般出现于用Visual Studio和记事本(或UltraEdit)混合开发过程,你用记事本include了相应的头文件,却忘了在Visual…

本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文. RANSAC是"RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)"的缩写.它可以从一组包含"局外点"的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数.它是一种不确定的算法--它有一定的概率得出一个合理的结果:为了提高概率必须提高迭代次数.该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出. RANSAC…

给定两个点p1与p2的坐标,确定这两点所构成的直线,要求对于输入的任意点p3,都可以判断它是否在该直线上.初中解析几何知识告诉我们,判断一个点在直线上,只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可.实际操作当中,往往会先根据已知的两点算出直线的表达式(点斜式.截距式等等),然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上. 生产实践中的数据往往会有一定的偏差.例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系,Y=aX+b,我们想确定参数a与b的具体值.通过实验,可以得到一组X与Y的测试值.虽然理论上两个未知数…

RANSAC范例的正式描述如下: 首先,要给定: 1一个模型,该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数: 2一组数据点P,P中包含数据点的数量#(P)大于n. 然后, 从P中随机地选择n个点(组成P的一个子集S1)并实例化这个模型(构造成M1). 接下来, 利用实例化的模型M1去测定P中点的某个子集S1*,这些点相对于M1的错误被限制在一个给定的阈值下,其中S1*被称作S1的一致性集合. 或者: 利用实例化的模型M1去逐个测定P中的其它点,舍掉那些偏离M1较大的点,保留那些偏离M1较小的点并…

一.概述 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)随机抽样一致,是用来从一组观测数据中估计数学模型参数的一种方法.由于是观测数据,避免不了有误差存在,当误差太大了就变成了无效数据outlier(与outlier对应的是inlier有效数据).如果我们在估计参数的时候没有剔除掉这些无效的数据,结果会被这些无效数据所影响.所以我们希望采用一种方法从数据集的inliers中估计模型参数,这就是RANSAC. 二.算法描述 1.  输入 数据--------------------…

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:…

代码下载地址: 1.Matlab版本:http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c.进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“…

利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat…

代码下载地址      http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c 进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“…

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准…

关于算法原理请参考<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究>. 一.问题提出         RANSAC的算法原理并不复杂,比较复杂的地方在于"建立模型"和"评价模型".我们经常看到的是采用"直线"或者"圆"作为基本模型进行"建立",而采用所有点到该"直线"或"圆"的欧拉距离作为标准来"评价"(当然是越小越好).在经典的图像拼接算…

转载自王先荣 http://www.cnblogs.com/xrwang/p/SampleOfRansac.html 作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参…