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我是 OpenCV 的新手。我注意到这条线
Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC );
使用 RANSAC 帮助找到单应 H
。
但是,我需要 RANSAC 之后“纯化”匹配点的位置,但我根本找不到可以使用的函数。我需要一个使用 RANSAC 并在 RANSAC 之后返回匹配点位置的函数。
最佳答案
findHomography可以选择提供内部值和异常值的掩码(内部值就是您所说的纯化匹配)。
C++: Mat findHomography(InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method=0, double ransacReprojThreshold=3, OutputArray mask=noArray() )
Python: cv2.findHomography(srcPoints, dstPoints[, method[, ransacReprojThreshold[, mask]]]) → retval, mask
在进行匹配时,您只能使用内点(即相应 mask
值等于 1 的点)。
关于c++ - 如何检索单应性计算的 findHomography 和 RANSAC 的点?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31577498/
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