全景拼接全景拼接是将多幅图像拼接成一幅大尺度图像一、拼接原理检测并提取图像的特征和关键点匹配两个图像之间的描述符使用RANSAC算法使用我们匹配的特征向量估计单应矩阵拼接图像下面我们来解释一下上面这些步骤具体是做什么的步骤一和步骤二过程是运用

参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5008258.html1.点云分割的精度在之前的两篇博客里介绍了RANSAC点云分割算法和基于邻近信息的点云分割算法。

点云的匹配一般使用ICP方法（ICP：IterativeClosestPoint迭代最近点），即两个点云纯粹通过刚体位姿变换即可大致重合，参考三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法。

特征点筛选采用RANSAC提取有效样本特征点，OpenCV提供了函数FindHo

4pcs论文地址super-4pcs论文地址Super-4PCS算法来源于4PCS算法，其基本思想是基于RANSAC算法，总体来看，其算法框架与基于RANSAC算法的配准框架基本一致，只是对确定对应点对的策略进行了优化

文章目录全景拼接原理介绍进行sift匹配RANSAC图像配准(Apap）图像分割变换后的融合/合成（multi-bandblending与alphablending）imagestitch(国外开源的图像拼接

先说最小二乘。ok，你手头有一堆数据，比如这些蓝点：那么我们假设它符合一个直线模型：y=ax+b，用最小二乘就可以很容易求解出未知参数a和b。最小二乘大法确实好哇，毕竟高斯用它来估计谷神星的轨道（https://math.berkeley.edu/~mgu/MA221/Ceres_Presentation.pdf；http://www.cnblogs.com/washa/p/3164212.htm

1.前言最近项目中遇到一个问题，老板给了一组数据然后要求获取其中处于同一个平面上的数据点的信息，很明显就是使用ransac算法进行处理。2.ransac算法思想这里我们使用自己的理解来说明下这个算法。

原文来自我的博客：RANSAC算法做直线拟合RANSAC算法之前了解过相关的原理，这两天利用晚上闲暇的时间，看了一下RANSAC算法的Python代码实现，这方面的资料很多了，这里就不在重复。

参考链接：SLAMRANSAC算法理解：https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/79174914RANSAC算法详解：https://blog.csdn.net

ACM算法分类：http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html;CSDN容易吞图,不过编辑器里面图片还是显示的.....一、拟合一个平面使用SVD分解，代码里面去找吧空间平面方程的一般表达式为：Ax+By+Cz+D=0;则有：平面法向量为n=（A,B,C）.第一种方法：对于空间中n个点（n3）空间中的离散点得到拟合平面，其实这就是一个最优化的过程

最近，在OpenCV上开发目标识别程序的时候遇到一个问题就是：在源图像和场景图像中分别做特征点检测之后，会发现有误匹配的情况出现，经过在上网查资料得知可以用随机抽样一致算法（简称：RANSAC）解决误匹配的问题

一.RANSAC是什么？

几个月之前做了一个小项目，今天有一点时间重新复习一下代码，虽然代码比较简单的，但是还是想分享出来，一是重新学习一下自己没接触过的知识，二是希望能为其他人提供一些思路。开发环境是VS2015+PCL+OpenCV，PCL和OpenCV的配置过程大家可以自己百度一下，下面直接上代码了，在配置完环境后连接好Kinect就可以直接运行了，运行完直接显示拟合的平面和平面参数。一共三个文件。PointClou

1.图像拼接传统做法：特征点提取：sift、surf、orb等特征点提取；基于特征点的配准：RANSAC方法剔除匹配点并拟合图像变换矩阵（全局单应性矩阵）；图像融合：先确定缝合线，再利用加权融合、多频带融合的方法融合

首先说一下RANSAC的作用，此算法可以在大量噪声情况下，提取特定的成本，也就是有用的数据点进行建模之类的操作。比如下面这张图片。图中有

RANSAC在图像拼接中有所使用，有时候也在图像理解的相关算法中有所使用。

对于老版本的C代码，计算基本矩阵的RANSAC方法中有一个迭代次数不收敛的bug，可能导致每次计算的采样次数都达到最大限制的次数，其根源

一、RANSAC介绍  随机抽样一致算法（RANdomSAmpleConsensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。

在特征点匹配的时候，首先进行粗匹配，粗匹配通常是进行一对匹配点进行对比，误差越小越可能是一对匹配点；精匹配方法中，我们可以用到RANSAC(RandomSampleConsensus随机抽样一致性)算法

1.经典RANSAC由Fischer和Bolles在1981年的文章[1]中首先提出，简要的说经典RANSAC的目标是不断尝试不同的目标空间参数，使得目标函数C最大化的过程。

通过本篇文章你可以学习到：1、可视化数据集的重要特征2、估计回归模型的系数3、使用RANSAC拟合高鲁棒性回归模型4、如何来评价回归模型5、多项式回归6、决策树回归7、随机森林回归数据集下载地址：https

说明最近的项目用到了PCL里的旋转平面，然后又需要按一定的角度旋转，因此对于给定一个平面的数据集，需要利用RANSAC算法拟合出平面方程，然后根据需要，求出相应的角度并按一定的方式旋转，程序大体上分为两个功能

博客中的代码均基于python，目前只能用于左右拼接基于sift特征点的图像拼接包括以下几个步骤：1.sift特征点的提取2.利用快速最近邻算法进行特征点粗匹配，并利用阈值设置和双向交叉检查方法进行初步的筛选3.利用RANSAC

RANSAC思路RANSAC核心思想就是随机性和假设性，随机性用于减少计算，循环次数是利用正确数据出现的概率。

姿态估计常技术PnP：Perspective-n-Point（PnP）：RANSAC：随机抽样一致算法ICP：IterativeClosestPointFPS：farthestpointsamplingPnP

三、单点RANSAC扩展卡尔曼滤波器1.状态向量定义在第kkk步中的状态向量由一组摄像机参数xCkWx_{C_k}^{W}xCkW和地图参数yWy^WyW组成。

Ransac的缩写是RandomSampleConsensus。

在筛选特征点钟RANSAC算法就是一个极为常用的算法。RANSAC算法与其说是一种算法，倒不如说代表其实是一种数学思想。

本文将openCV中的RANSAC代码全部挑选出来，进行分析和讲解，以便大家更好的理解RANSAC算法。代码我都试过，可以直接运行。在计算机视觉和图像处理等很多领域，都需要用到RANSAC算法。

*********************************************************************ransac去除匹配点对********************

一、概述RANSAC算法的输入是一组观测数据（往往含有较大的噪声或无效点），一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。

文章目录前言首先讲一下PCL是什么接下来是RANSAC算法解决思路PCL拟合平面手写RANSAC算法代码流程然而，出现了问题！！！发现问题mt19937iswhat？

RANSAC算法是采用迭代的算法从一组包含离群点的被观测数据中估计一个数学模型的参数。RANSAC算法只会产生一个在一定概率下合理的结果，而更多次的迭代会使得这一概率增加。

1.待拼接的图像2.基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果3.图像变换结果4.代码及注意事项importcv2importnumpyasnpdefcv_show(name,image

转自：http://grunt1223.iteye.com/blog/961063#给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上

每一个学习计算机视觉的人恐怕都曾经或多或少接触过图像匹配，也许还能张口就说出几个算子：SIFT/SURF/ORB+RANSAC。。。

最近做一些特征检测方面的东西，用的opencv自带的一些算法surf++knn+ransac等，进行指定区域的识别和扣取。然而，对这个检测算子的理解一致不太深入。

注解：原理和代码均非本人所创，代码转自：ZivYaniv所写的ransac算法中的最小二乘法实现。

目录一、算法原理1、概述2、拟合平面3、实现过程参考文献4、代码图解二、代码示例三、结果展示一、算法原理1、概述  随机抽样一致性算法RANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法

利用像素级预测生成2D-3D之间的对应关系，利用RANSAC迭代PnP算法直接计算姿态。该方法利用生成性对抗训练对遮挡部位进行精确覆盖，从而达到对遮挡的鲁棒性。同时，提出了一种新的损耗函数变压器损

RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。

步骤：1.随机从数据集中随机抽出4个样本数据(此4个样本之间不能共线)，计算出变换矩阵H，记为模型M；2.计算数据集中所有数据与模型M的投影误差，若误差小于阈值，加入内点集I，第一次迭代等于I_best；3.如果当前内点集I元素个数大于最优内点集I_best,则更新I_best=I，同时更新迭代次数k;4.如果迭代次数大于k,则退出;否则迭代次数加1，并重复上述步骤；应用：求单应性矩阵。vecto

双目视觉三维调研方法总结基于连续视差空间算法立体匹配算法基于连续视差空间算法采用欧式投影误差作为离群准则函数,建立RANSAC算法D-H方法几何法和解析法相结合的方法结合图像速度和视差信息,通过最小二乘方法对目标的相对运动状态进行了重构

随机抽样一致性（RANSAC）算法，可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。

opencv的图片拼接demostitching_detailed中有示例主要过程：1.surf/orb算法查找两个图片的特征点;2.匹配两个图片的特征点，匹配过程中使用RANSAC算法计算单应矩阵;3

1致谢感谢网友叶晚zd的博客，原文链接如下：https://blog.csdn.net/u013925378/article/details/829075022RANSAC算法介绍随机抽样一致算法（RANdomSAmpleConsensus

具体做法，取直线的法向量为，则距离s满足p为待测点到直线上任一点的向量3、RANSAC匹配（1）在所有的数据点中随机取m（m>2）个点，使用最小二乘法拟合一条直线；（2）在剩余点中，检测到直线距离小于设置阈值的点的个数

随机抽样一致性（RANSAC）算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点。实际上，RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数。实际上，RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”。

如何利用RANSAC算法实现激光雷达的地面与非地面点云分割利用激光雷达做感知输出首先要分割出地面点云以减少对障碍物聚类的影响。