Question

我在findHomography函数中使用了CV_RANSAC选项，但现在我想使用estimateRigidTransform。因此我不能再使用CV_RANSAC了。

我想消除我的SIFT特色匹配数据的异常值并应用estimateRigidTransform。我怎么能这样做？

Answer 1

这是一个对我有用的解决方案：

使用SURF描述符和提取器获取要素点
使用FLANN-matcher获得好的比赛

交叉检查所有比赛。我是这样做的：

std::vector<Point2f> valid_coords_1, valid_coords_2;
std::vector< DMatch > valid_matches;
//-- Show detected matches


int counter;
float res;
for( int i = 0; i < (int)good_matches.size(); i++ ){
  counter = 0;
  for(int j = 0; j < (int)good_matches.size(); j++){
    if(i!=j){
      res = cv::norm(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt - keypoints_1[good_matches[j].queryIdx].pt) - cv::norm(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt-keypoints_2[good_matches[j].trainIdx].pt);
      if(abs(res) < (img_1.rows * 0.004 + 3)){ //this value has to be adjusted
        counter++;
      }
      //printf("Match good point %d with %d: %f \n", i, j, res);
    }
  }
 /* printf( "-- Good Match [%d] Keypoint 1: %d (%f,%f)  -- Keypoint 2: %d (%f,%f) Distance: %f  \n", i, good_matches[i].queryIdx, 
    keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt.x, keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt.y, 
    good_matches[i].trainIdx, 
    keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt.x, keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt.y, 
    good_matches[i].distance); */
  //printf("Point nr %d: has %d valid matches \n", i, counter);
  if(counter > (good_matches.size() / 10)){
    valid_matches.push_back(good_matches[i]);
    valid_coords_1.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt);
    valid_coords_2.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt);
  }
}

使用estimateRigidTransform-function。

我希望这在某种程度上有所帮助。如果您需要更多信息，请与我们联系：）

将RANSAC应用于矢量<point2f>进行相似变换</point2f>

1 个答案: