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搜索关键字:ransac    ( 47个结果
1:C++搭配PCL显示一个点云
本文内容:显示一个点云文件。 平台:vs2017+PCL1.8 1 #pragma warning(disable:4996) 2 #include <pcl/registration/ia_ransac.h>//采样一致性 3 #include <pcl/point_types.h> 4 #inc ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 17:51:50    阅读次数:0
2:C++搭配PCL显示多个点云
将点云显示封装为函数,在主函数里调用 1 #pragma warning(disable:4996) 2 #include <pcl/registration/ia_ransac.h>//采样一致性 3 #include <pcl/point_types.h> 4 #include <pcl/poi ...
分类:编程语言   时间:2021-06-30 17:49:47    阅读次数:0
学习OpenCV——OpenCvSharp实践(一)
EstimateAffine2D用法 OpenCV官方帮助 cvMat cvestimateAffine2D(InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers = noArray(), int method = RANSAC, double ra ...
分类:其他好文   时间:2021-04-21 12:41:44    阅读次数:0
局部特征(Local Feature)
文章首发:xmoon.info 对于图像处理时经常需要提取特征点分析图片结构,将照片进行拼接,实现全景拍摄,那么在照片特征点提取时所采用的具体算法是什么呢? 解决思路 提取特征点 匹配特征点 使用RANSAC方法将两张图片的对应的特征点转换的方式拟合出来,在对图片采用相同的转换方式进行转换,在进行拼 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-17 22:05:01    阅读次数:117
随机抽样一致性(RANSAC)算法详解
随机抽样一致性(RANSAC)算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点。 实际上,RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数。实际上,RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”。在一组包含“外点”的数据集中,采用不断迭代的方法,寻找最优参数模型,不符合最优模型的点,被定义为“外点” ...
分类:编程语言   时间:2020-06-15 21:17:41    阅读次数:129
02-11 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据... ...
分类:编程语言   时间:2019-10-16 18:03:34    阅读次数:88
基于RANSAC的点云面分割算法
该算法在RANSAC和空间检索树的基础上实现的。效果如下: ...
分类:编程语言   时间:2019-09-17 12:36:16    阅读次数:273
随机抽样一致(RANSAC)原理分析
面试题目:实现RANSAC的框架 MRPT写得是比较好的,注意每次此迭代后需要更新迭代次数。见https://github.com/MRPT/mrpt/blob/master/libs/math/src/ransac.cpp,本文就该文件进行RANSAC的分析。 首先列一下步骤 1. 随机从数据集中 ...
分类:其他好文   时间:2019-06-23 20:38:03    阅读次数:134
python照相机模型与增强现实
这次试验主要实现以平面和标记物进行姿态估计以及增强现实的应用。 一、以平面和标记物进行姿态估计(1)下面演示的是一个简单例子:如何在一副图像上放置一个立方体,原图如下: (2)先提取两幅JPG图像的SIFT特征,然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵,这两个算法前面的博文都有介绍,代码参考《p ...
分类:编程语言   时间:2019-06-11 09:32:12    阅读次数:219
66 PCL配准算法——ICP与RanSAC
0 引言 在点云的配准算法中,完成初始同名点对的求解之后,即可得出一个粗配准矩阵。当配准的精度较高时,采用 1 ICP 泡泡点云讲解ICP的文章链接如下。 根据PCL源码写的ICP的例子如下。 ...
分类:编程语言   时间:2019-05-23 10:46:14    阅读次数:445
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