これは少し理論的な質問ですが、画像内に複数の線が検出される場合に、どのように点をランダムに選択するのか疑問に思っていました。これまでに見たほとんどの例では、検出される行は 1 つだけのようで、簡単に見えます。ただし、より多くのポイントを持つ複数のラインを検出するためにどのように拡張されるかはわかりません。
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あなたは基本的な誤解の下で活動していると思います。RANSAC は、いくつかのデータ ポイントを 2 つのクラス (特定のパラメトリック モデルによって適切に予測されるものとそうでないもの) に確実に分割するための単なるアルゴリズムです。「よく予測される」という特性は、モデル パラメーターとデータ ポイントの両方に依存する損失関数 (「エラー」) で表されます。
上記のパラグラフを読み直して、次のことを自問してください。ラインのコレクションを表現するパラメトリック モデルはありますか? はいの場合は、先に進んで取り付けてください。ただし、モデルが 1 行しか処理できない場合は、最初にデータセットをそれぞれ 1 行に属する可能性が高い部分に分割してから、各部分に RANSAC を適用する必要があります。
いくつかの (簡単な) ケースでは、反復して進めることができます: 最初に 1 行モデルで RANSAC を使用して、1行に収まる大きなデータ セグメントを見つけ、そのセグメントをデータセットから削除し、残りのポイントを反復します。
于 2016-05-31T13:05:22.463 に答える