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matlab で画像をスティッチングする目的で、RANSAC アルゴを実装する必要があります。bestMatches マトリックス (2 x 500) の 2 つの画像からの最適な一致点があります。次に、RANSAC を実装する必要があります。これが私がこれまでに行ったことです。何をする必要があるかについてコメントを付けました。だれかが実装を手伝ってくれますか?それを全体として。私はこれを行うために何日も懸命に努力しましたが、成功しませんでした. 助けてください。

グレースケール画像の円を検出するための基本的な RANSAC アルゴリズムを実装しようとしています。

問題は、画像にしきい値を設定し、ゼロ以外のピクセルを検索した後、正しい形状が得られますが、ポイントが元の位置から何らかの形で非局所化されることです。

ここで何が欠けていますか？

それぞれの正弦曲線に近接してグループ化する必要がある点のセットがあります。標準のハフ変換を使用して線を特定しようとしましたが、問題は解決しません (数本の線しか検出されません)。

RANSAC がさまざまな正弦曲線を検出するのに適しているかどうかをテストしたいと思います。同様のアルゴリズムの例はありますか?

RANSAC が複数の行を見つけるのに最適なツールではないことはわかっています。そのため、私が行うことは、a) ほとんどの点に適合する関数を見つけることです。b) 残りのものだけを考慮して、検索を繰り返します。

私はOpenCVが初めてです。その線に気がついた

HRANSAC を使用してホモグラフィを見つけるのに役立ちます。

しかし、RANSAC の後に「精製された」マッチング ポイントの場所が必要なのですが、どの機能を使用できるかわかりません。RANSAC を使用し、RANSAC の後に一致するポイントの位置を返す関数が必要です。

OpenCVfindHomographyメソッドを使用して最適な変換を計算する方法について混乱しています。

私がそれを使用する方法は次のとおりです。

何度実行しても、同じ変換行列が得られます。RANSAC はポイントのサブセットをランダムに選択してフィッティングを行うと考えていたのに、なぜ毎回同じ変換行列を返すのでしょうか? 乱数の初期化に関連していますか? この動作を実際にランダムにするにはどうすればよいですか?

次に、この設定で RANSAC の反復回数を調整するにはどうすればよいですか? 通常、反復回数はインライア比率などに基づいています。

2 つのボリューム画像 (img1とimg2) を登録しようとしています。のサイズはimg1です40x40x24。のサイズはimg2です64 x64x11。vol1これまでのところ、それらの特徴 (およびvol2、画像と同じサイズ) を抽出し、それらを照合しました。

これで、サイズの行列であるペアで格納された 2 つの特徴ボリュームに対応する点のセットがあります(100x6ペアのすべての行は、 のボクセルの座標であり、 の対応するボクセルの座標です)。[x, y, z, X, Y, Z](x,y,z)vol1[X Y Z]vol2

現在、RANSAC アルゴリズムを使用して 3D アフィン変換 T を推定しようとしています。以下のコードを記述しましたが、出力変換 T を取得してサンプル ボクセル座標を掛けると、問題があると思います。 vol1から、負の座標を取得!!!

以下は、3D RANSAC アルゴリズムの実装です。このリンクで 2D RANSAC 実装を使用しました。何か問題がありましたらお知らせください。

「カード」がテーブルの上に置かれている点群シーンがあります。通常の名刺または銀行カードである可能性があります。シーン内のカードの有無を検出するにはどうすればよいですか? カードが存在する場合、カードの境界を構成する点のセットは何ですか?

私は平面セグメンテーションを使用しており、「テーブルトップ」を完全にクラスター化できます。

点群はhttp://pastebin.com/bqdjgdgc (PCD 形式) にあります。

実際の単語オブジェクトの 3D モデルを取得したいと考えています。Webカメラを2台持っていて、ステレオ対応にopenCVとSBMを使ってシーンの点群を取得し、zでフィルタリングすると対象物だけの点群が取得できます。ICP がこの目的に適していることはわかっていますが、最初は点群を適切に配置する必要があるため、より良い結果を得るために SAC と組み合わせる必要があります。しかし、私の SAC フィットネス スコアは 70 や 40 のように大きすぎます。また、ICP も良い結果をもたらしません。

私の質問は次のとおりです。点群を取得するためにカメラの前でオブジェクトを回転させるだけで、ICP に問題はありませんか? 良い結果を得るために必要な回転角度は? それとも、3D モデルを取得するためにオブジェクトの写真を撮るより良い方法があるでしょうか? 点群に穴があいても大丈夫ですか? 良好な ICP に対する SAC の最大許容フィットネス スコアとは? 良好な ICP の最大フィットネス スコアとは?

私の点群ファイルの例: https://drive.google.com/file/d/0B1VdSoFbwNShcmo4ZUhPWjZHWG8/view?usp=sharing

私が知っているように、OpenCV は の問題を解決するために RANSAC を使用しfindHomography、homograph_mask.

ただし、アフィン行列を意味する2D変換だけを推定したい場合、findHomographyRANSACを使用してそのマスクを返すのと同じ方法論を使用する方法はありますか?