个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- iOS/Objective-C 元类和类别
- objective-c - -1001 错误，当 NSURLSession 通过 httpproxy 和/etc/hosts
- java - 使用网络类获取 url 地址
- ios - 推送通知中不播放声音
26
4
我正在尝试从包含电源线的 3D 点数据集中提取平面。现在，电源线也被提取为平面。所以我的问题是可以使用 RANSAC 来区分直线和平面。我可以执行基于特征值的分析，但我正在寻找某种方法来作为 RANSAC 算法本身的一部分执行。
最佳答案
找到了一个简单的解决方案。发布它以帮助其他人。 RANSAC 从从三个点寻找平面开始。所以我们从三个点找到两个向量。我们可以检查两个向量的点积，看看它们是否接近于 1。如果接近，则它们代表一条线。
关于algorithm - RANSAC区分线和面，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29932148/
26
4
0
我想知道是否有任何方法可以创建一个可用于 RANSAC 方案的模型，其中可以从嘈杂的 3D 点云确定样条线或多段线。 我拥有的是一个在每个 XY 平面上包含一组点的体积，例如在 Z 方向上有 400
我对如何使用 OpenCV findHomography 方法计算最佳变换感到困惑。 我的使用方式如下: cv::Mat h = cv::findHomography(src, dst, CV_RAN
我正在使用 RANSAC 作为我的稳健回归方法。我找到了一个整洁的工具箱 here它执行 Marco Zuliani 的 RANSAC。我看到有直线和平面的例子，但是如果像多元回归那样有很多自变量怎么
paper Fischler 和 Bolles 为 RANSAC 定义了 3 个未指定的参数。其中之一是 the threshold t, which is the number of compati
我已经能够在 3D 点云上为常用模型(即球体、线、平面)成功实现 RANSAC。然而，我很难思考如何为一个长方体做这件事，特别是一个 3d 盒子。我不确定如何使用点来参数化框。 理想情况下，我希望获得
我正在尝试使用 sklearn 的 RANSAC: RANdom SAmple Consensus 来拟合没有截距的线性模型(强制截距为 0)算法。在 LinearRegression可以很容易地设置
我正在使用 2D 激光雷达，并以相对于激光雷达位置的角度和距离的形式获取数据。我必须使用激光雷达创建平面图，下面给出的数据代表一个房间。我想使用 RANSAC 算法来查找房间的墙壁。如果我能装上 RA
我研究了如何使用 rand()%n(其中 n 是样本总数)生成两个随机整数，但它们似乎通常有偏差。 有没有更好(最好是更简单)的方法来生成 0 到 n(样本数)之间的随机数？ n 是从包含数据点列表的
RANSAC 用于查找与两个图像相关的单应性矩阵。为了计算矩阵，我们需要至少 4 个对应关系。同形矩阵是描述任何透视变换的通用 3*3 矩阵。如果我们只给出3个对应关系，那么如何计算同源矩阵？由于两幅
我一直认为机器学习结果有所不同，因为数据每次都会预先随机洗牌，从而导致不同的训练集。因此，当没有随机播放时，每次的结果应该是相同的。与 sklearn.linear_model.LinearRegre
我有一个矩阵( vector 的 vector )，其中有几个点(来自传感器的测量值)应该代表墙壁。所有的墙都是平行/垂直的。 我想将这些点安装到各自的墙上。我想过使用 ransac，但我找不到一种简
我正在使用 SIFT 特征检测器和描述符。我正在匹配两个图像之间的点。我正在使用 OpenCV 的 findHomography() 函数和 RANSAC 方法。 当我读到 RANSAC 算法时，据说
matches = sorted(matches, key = lambda x: x.distance) src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for
我有一组点，需要使用它们与相应正弦线的邻近度进行分组。我尝试使用标准霍夫变换来确定线条，但这并没有解决问题(只检测到几条线条)。 我想测试 RANSAC 是否能更好地检测各种 sin 曲线。你有类似算
我已经阅读了维基百科的文章并观看了一些关于 RANSAC 的视频。 如果我没理解错的话，优化RANSAC的方法之一如下: 根据 wikipedia ，它的最大迭代次数: 根据这个website ，在查
我正在使用 features2d(ORB、SIFT 等)进行一些对象检测 我正在使用 RANSAC 进一步研究单应性。我发现很多好的点被错误地标记为异常值。 对象(书)内部有很多不应该是异常值的异常值
TL;DR:是否有 RANSAC 或其他可自由用于任意二维点集的稳健对应算法的 C++ 实现？ 我知道存在许多包含或使用对应算法(例如 RANSAC(随机抽样共识))的实现。它们通常用于计算机视觉应用
据我所知，OpenCV 使用 RANSAC 来解决 findHomography 的问题，它返回一些有用的参数，例如 homograph_mask。 但是，如果我只想估计 2D 变换，这意味着仿射矩阵
当使用 findHomography 时使用 OpenCV Features2D + Homography Documentation ，它调用 CV_RANSAC 作为它的第三个参数: Mat H
我有一组 3D 点。 Points_[x,y,z]% n*3 where n is number of points 我想安装一个平面(它是地板)并检查平面的高度。我认为这是二维问题。 z=bo+b1
我是一名优秀的程序员,十分优秀！