ransac演算法檢視multiple view geometry in computer vision 4.7robust estimation
之前對ransac的理解是概率統計上的,一直想辦法把幾個噪點除去。跟老闆討論之後,才發現原來ransac真他媽博大精深。
廣義上,ransac是先取幾個資料點,選擇一種模型,用這幾個點求出模型,再用模型去驗證剩下的點。不停地更換選擇的資料點,直至選出一種模型使得容忍域裡面的資料最多。則區域裡的點就是置信點。
在這裡,可以用fundamental矩陣作模型,每次選擇八個點,直至選出容忍資料最多的f矩陣,這樣,就可以直接得到f矩陣。我本來就是為了得到f矩陣,所以就可以不用考慮哪些點是雜訊點了,因為我已經得到最好的f矩陣。
閱讀opencv 2 computer vision ap cookbook第九章 之後發現opencv 自帶的函式cv::findfundamentalmat()可以自動進行ransac降噪。
書中給出了去除surf噪點的幾個步驟:
步驟1:(1)找到每個特徵點distance最小的兩個匹配點(另一幅影象中)
(2)求兩個distance的比值(比值越**明越匹配)
(3)若比值小於給定閾值,則認為匹配
步驟2:對稱匹配
若兩幅的對應同一實體點的特徵點互相匹配,則認為匹配,否則剔除。
步驟3:ransac
Perl獲取匹配行之後的後幾行
usr bin perl open f,d excel while lines next if line control 0 next後面的不執行,直接跳到迴圈開始的地方,相當於python中contiue print lines if grep line number.line number 10...
字串匹配之後綴樹
試想有這樣乙個問題,有乙個長度為n的字串a n值很大 還有乙個模式串b,b的長度為m n m很大,說明b只是乙個小片段 此時需要判斷b是否是a的字串。如果我們使用kmp演算法的話,那麼複雜度為o n 對a串進行k次模式匹配的話就是ko n 此時為了降低複雜度,我們可以考慮預處理長字串a,是的,如果我...
背叛之後的心碎
年少的時候,我總以為只要自己肯奮鬥肯努力,就會有出頭的一天。我以為憑藉自己的力量就可以改變生存環境,就可以改變整個世界。如果在nba裡評選乙個出生最苦的球員,那麼本 華萊士即使不是家庭最差的乙個,也是最差的其中之一。作為家中11個孩子 8個兄弟,3個姐妹 裡最小的乙個,華萊士全家人僅僅住在三間小屋裡...