find带有RANSAC的同源性错误

findHomography with RANSAC wrong outliering

本文关键字：错误 带有 RANSAC find      更新时间：2023-10-16

我正在使用特征2d（ORB、SIFT等）进行一些对象检测

我正在进一步研究RANSAC的单应性。我发现许多好的点被错误地标记为异常值。

中有很多不应该是异常值的异常值

我曾尝试将阈值提高到10，但结果基本相同。我能做点什么来改善这种情况吗？

RANSAC有什么问题吗？

异常值在这种情况下意味着这些点不适合模型，但它们不一定必须位于对象之外。

RANSAC找到适合模型的最佳点集，其余的点被视为异常值，但异常值完全可以是受噪声影响的跟踪对象的点，并且其检测位置与RANSAC的重投影偏离足够大，被视为异类。

你不必担心，它运行良好，你的物体被检测到，如图所示。

尝试通过使用其他特征检测器来查找更多特征（至少100个），或者调整检测器阈值以增加数量。在对象上均匀分布点也是合适的。您可以尝试OpenCV中的goodFeaturesToTrack。

异常值在这种情况下是不适合模型的点。Opencv中的RANSAC发现匹配点对之间的平面单应性。在你们的情况下，书是一架飞机，入口应该在书里面。如果它们被认为是异常值，原因可能是

  1. 匹配错误
  2. 图像功能中的冗余（简单，例如棋盘）

在特征点是三维对象的情况下，不能保证内点位于对象内部。如果在图像坐标

中输入匹配，Opencv的findHomography估计平面单应性
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