Применение RANSAC к вектору & lt; Point2f & gt; для преобразования подобия

Question

Применение RANSAC к вектору & lt; Point2f & gt; для преобразования подобия

Я использовал параметр CV_RANSAC в функции findHomography, но теперь я хочу использовать оценкуRigidTransform. Таким образом, я больше не могу использовать CV_RANSAC.

Я хочу исключить выбросы из моих SIFT-данных, сопоставленных с данными, и применить оценкуRigidTransform. Как я могу это сделать?

1

c++opencv ransac sift

Решение

Другие решения

Источник

Accepted Answer

Вот решение, которое сработало для меня:

Используйте SURF дескриптор и экстрактор для получения характерных очков
Используйте FLANN-matcher, чтобы получить хорошие совпадения

Перепроверьте все совпадения. Вот как я это сделал:

std::vector<Point2f> valid_coords_1, valid_coords_2;
std::vector< DMatch > valid_matches;
//-- Show detected matchesint counter;
float res;
for( int i = 0; i < (int)good_matches.size(); i++ ){
counter = 0;
for(int j = 0; j < (int)good_matches.size(); j++){
if(i!=j){
res = cv::norm(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt - keypoints_1[good_matches[j].queryIdx].pt) - cv::norm(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt-keypoints_2[good_matches[j].trainIdx].pt);
if(abs(res) < (img_1.rows * 0.004 + 3)){ //this value has to be adjusted
counter++;
}
//printf("Match good point %d with %d: %f \n", i, j, res);
}
}
/* printf( "-- Good Match [%d] Keypoint 1: %d (%f,%f)  -- Keypoint 2: %d (%f,%f) Distance: %f  \n", i, good_matches[i].queryIdx,
keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt.x, keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt.y,
good_matches[i].trainIdx,
keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt.x, keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt.y,
good_matches[i].distance); */
//printf("Point nr %d: has %d valid matches \n", i, counter);
if(counter > (good_matches.size() / 10)){
valid_matches.push_back(good_matches[i]);
valid_coords_1.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt);
valid_coords_2.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt);
}
}

Использовал функцию ratingRigidTransform.

Я надеюсь, что это помогло в некотором роде. Пожалуйста, дайте мне знать, если вам нужна дополнительная информация 🙂

2