RANSAC和Flitline
如果已经有一系列图片,需要拟合出最为合适的一条直线出来,这个时候你会选择RANSAC还是FitLine。
一、算法定义;
RANSAC是实际运用非常广泛的算法,它的数学表示为
"Ransac 是解决这类问题的代表性算法。它是一种随机算法,步骤如下:
输入:k,n,t,d,model,data
BestModel = null;
迭代k次——
(1) 从data中随机取出n个点,用这n个点去拟合model和模型的model,将得到的带参数的model记为MaybeBestModel。
(2) 依次取出剩下的点,计算该点对应MaybeBestModel模型的误差,如果这个误差小于阈值t,则认为这个点是有效的,把这个点也放进MaybeBestModel中。
(3) 所有点取完了。这时,MaybeBestModel中有效点的数量是否大于或等于d,如果是,则对于MaybeBestModel,重新计算一下它的模型参数。
(4) 评估一下MaybeBestModel和BestModel哪一个好?如果MaybeBestModel更好,则将MaybeBestModel 记做新的 BestModel。"
而FitLine的官方定义为:
基本上的思路还是生成直线之后,遍历所有的点,并且采用不同的方法计算结果:
二、运用场合
在opencv中,已经实现了FitLine的算法;但是关于RANSAC还自己编写一些程序。除此之外,我认为,RANSAC的最总要特征在于“它假设了一个模型”,如果我已经知道模型就是直线,那么使用FitLine会更直接。
特别是在一些计算量不是非常大的情况下,综合考虑所有的点之间的关系肯定随机取出一些点然后判断的结果要好一些。
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Opencv中直线的表示方法
【blog算法原理】Opencv中直线的表示方法 一、问题的提出: 在实际项目编写过程中,需要对直线(Line)进行特定的处理。在以前的项目设计实现中,直线(Line)多是用来绘图使用的,而不是用来进行分析的。 经过较为仔细地研究Opencv提供的相关内容,感觉这个问题很有搞头,所以分离出来研究。先看refman 可以看到,opencv自己提供的3种直线寻找的函数,最后得到的表示line的数据结构和表示内容的表示都是不一样的。出现这个原因,可能是因为编写这几个函数的不是一个开发者;也可能是认为地选择了最适合特定函数使用的数据结构。那么这3个函数效果到底怎么样?如何灵活使用到自己的项目中?最后我将提出结合自己实际编写的函数。 二、函数测试 由于后2个函数都能够直接以图像(MAT)作为参数,所以用一副标准图像进行测试;而后针对Linefit能够以点集作为输入的情况单独测试(如果要使用同样的图像需要先细化再找边缘,比较麻烦),并且提出自己编写的方法。 测试图像为 编写代码 # include "stdafx.h" # include <iostream >...
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知乎上有一个问题“在mfc框架中,有上面方法能直接将opencv2.0库中的Mat格式图片传递到Picture Control”中显示?
一直以来,我使用的方法都是shiqiyu在opencvchina上面提供的引入directshow,并且采用cvvimage和cameraDs的方法。这个方法虽然在xp/win7/win8下面都能够成果使用,但是一直以来我都没有动机去深入看一看这个方法。这次在知乎上面看到 jie wu 提出的“将Opencv窗口添加到PictureControl”中的方法,感到思路很好,进行了具体实现 http://pan.baidu.com/s/1nuixdhR 具体可以看代码,我帖一些主要代码 void CMfcRibbonTemplateView : :OnInitialUpdate() { CFormView : :OnInitialUpdate(); GetParentFrame() - >RecalcLayout(); ResizeParentToFit(); //根据控件的大小设置初始帧的大小 CRect rect; GetDlgItem(IDC_PBSRC) - >GetClientRect( &rect ); // 获取控件尺寸位置 m_lframe = Mat ...
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