問題タブ [ransac]

以下は、SIFT を使用して記述子を計算した RANSAC pror を使用してホモグラフィ行列 H を計算した後、2 つの画像のモザイクを形成するコードの一部です。

計算されたホモグラフィを使用して画像をステッチする前に、何らかの方法で画像をワープする必要があることを理解しましたか? では、 「box2」の定義の背後にあるロジックは何ですか?つまり、im2 の 1 番目と 2 番目の次元のサイズを考慮する理由は何ですか? また、質量の関数とそれに続くコード行は何ですか?

OpenCV Features2D + Homography DocumentationfindHomographyをそのまま使用する場合、3 番目のパラメーターとして次のように呼び出します。CV_RANSAC

しかし、私が見たいくつかの例では、次のように数字を追加できます。

これは何をしますか？

そして、CV_RANSACパフォーマンスを向上させるために変更する方法はありますか、それともできる限り最善を尽くすためにこのように呼び出されるだけですか?

SIFT 特徴検出器と記述子を使用しています。2つの画像間のポイントを一致させています。findHomography()RANSAC方式でOpenCVの機能を利用しています。

RANSAC アルゴリズムについて読んだとき、RANSAC のしきい値パラメーターを調整すると結果が改善されると言われています。しかし、パラメーターをハードコーディングしたくありません。

RANSAC が試合の外れ値を取り除いていることは知っています。ホモグラフィを適用する前に、基本的な方法で外れ値 (すべてではない) を削除すると、ホモグラフィの結果が改善されるかどうか、誰かに教えてもらえますか?

もしそうなら、RANSAC の前に操作を適用して外れ値を取り除くにはどうすればよいでしょうか?

Ransackを使ってAjax検索とソートを設定しました。テキストフィールドからの検索、商品名順、価格順などでソートできます。

ここで、場所のリンクをクリックする機能を追加したいと考えています。ラトビア、ポーランドのように、その場所の製品のみを動的に表示します。

私のコード:

協会

製品.rb

Region.rb

私の検索フォーム:

私のコントローラー：

問題：

そのような地域リンクをクリックすると、ページ上のすべての製品の順序が ASC または DESC に変更されます。

私が期待しているのは、地域のリンクをクリックして、その地域にある製品だけを取得することです。

私が間違っていることは何ですか？

どんな助けでも素晴らしいでしょう。ありがとう。

私は RANSAC アルゴリズム、つまりこの論文の RANSAC 実装を試しています:  http://cg.cs.uni-bonn.de/en/publications/paper-details/schnabel-2007-effective/

著者が提供したコードベースを使用します。Kinect 1 で取得したマグカップなどのオブジェクトをプリミティブな形状にセグメント化しようとしています。

私の問題は、同じオブジェクト ポイント クラウドでプリミティブ形状検出を実行するたびに、異なる結果が得られることです。たとえば、1 回の実行で 3 つの円柱と 1 つの円錐が検出され、次の実行で 2 つのトーラスと 1 つの球体が検出されます。 .

候補オブジェクト プリミティブの最初のポイントがランダムに選択されることはわかっています。そのため、コードでは、ランダム シード パラメータを静的な数値に設定しています。その場合、私の結果は常にあるべきものと同じです。しかし、RANSAC は、たとえば実際の時間のような非静的シードを使用しても、同じまたはほぼ同じ結果を生成するべきではありませんか?

TL;DR : 任意の 2D ポイント セットで自由に使用できる RANSAC またはその他の堅牢な対応アルゴリズムの C++ 実装はありますか?

RANSAC (Random Sampling Consensus) などの対応アルゴリズムを含む、または使用する多くの実装が存在することを私は知っています。これらは、コンピュータ ビジョン アプリケーションでよく使用され、OpenCV、PCLなどのライブラリで使用されます。一般的なアルゴリズムはよく知られており、さまざまなサイトでさまざまな手順がリストされています。

現在、私が見つけたすべての「高度な」実装（OpenCV、PCLなどで行われたもの）は、基礎となる一連の仮定を伴う特定の種類の問題用です。OpenCV では、最初の画像と 2 番目の画像の一部の間のホモグラフィ行列を見つけたいとします (この例)。PCL では、3D 点群の領域にあり、(私の知る限り) 特定の既に定義された形状 (線、球など) にのみ一致させることができます。

私が「単純に」したいのは、任意の 2D ポイント セット (ノイズが含まれている可能性があります) を取得し、より大きな 2D ポイント セット (ノイズや他のポイントも含む) で対応を見つけることです。2 組のポイントを入力する以外に、特定のモデル トレーニングを必要としない必要があります。私はC ++で自分で実装していますが、次のとおりです。

• 私は決して経験豊富なプログラマーではなく、すべてを非常に高速に実行する必要があります。よく知られているアルゴリズム (エッジ検出、ガウスぼかしなど) を自分で行った以前の実装は、実証済みの実装よりも大幅に遅い (> 10x) ことが証明されています。

• 既存のオープン ソース実装 (OpenCV など) を単純に盗用することは、私の現在の能力を超えていることが証明されています (依存関係や仮想実装テンプレートが多すぎるなど...)。

したがって、自由に使用できる (BSD のような) 実績のある C++ 実装を誰かが知っていれば、私は見逃しています...

電源ケーブルを含む 3D ポイント データセットから平面を抽出しようとしています。現在、電源ケーブルもプレーンとして抽出されています。私の質問は、RANSAC を使用して線と平面を区別することは可能かということです。固有値ベースの分析を実行できますが、RANSAC アルゴリズム自体の一部として実行する方法を探しています。