ransac剔除点云误匹配点基本原理

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种基于随机采样的算法，用于剔除点云中的误匹配点。

RANSAC的基本原理如下：
1. 随机选择一组数据点，一般称为“内点”，用于构建一个模型。这些内点应该能够表示数据集中的大部分信息。
2. 使用选定的模型来计算其它数据点与该模型的适应度度量。适应度度量的选择与具体问题相关，可以是距离、误差或其他衡量值。
3. 计算适应度度量小于某个阈值的数据点，将其称为“内点”。
4. 如果从数据集中随机选择的内点数量足够多，且数据点存在足够多的内点，则证明模型可靠，并计算模型适应度度量的平均误差。
5. 不断重复步骤1~4，并选择具有最多内点的模型作为最终的结果。

RANSAC的优点是可以有效地剔除误匹配点，适用于很多基于特征点匹配的问题，如点云配准、图像拼接等。通过随机采样和计算适应度度量，RANSAC可以通过自适应的方式找到最佳的模型，适用于数据中含有噪声、异常点和误匹配的情况。

然而，RANSAC也存在一些不足之处。其一，对于数据集中存在多个模型的情况，RANSAC只能找到其中的一个最优解；其二，需要事先指定适应度度量的阈值，选择合适的阈值对结果产生较大影响。

总的来说，RANSAC算法通过随机采样和适应度度量的方式，能够有效剔除点云中的误匹配点，具有广泛的应用前景。

相关问题

opencv3.0实现sift特征提取+ransac剔除误匹配点

### 回答1：
SIFT（尺度不变特征转换）是一种图像特征提取算法，而RANSAC（随机抽样一致性）是一种用于剔除误匹配点的算法。下面是关于如何在OpenCV 3.0中实现这两种算法的简要步骤。

首先，打开一个图像并加载其所需的库：

import cv2
import numpy as np

然后，我们可以从图像中提取SIFT特征：

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测并计算SIFT特征
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)

接下来，我们可以使用RANSAC算法来剔除误匹配点：

# 创建FLANN匹配器对象
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

# 在两幅图像之间匹配特征点
matches = flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)

# 进行RANSAC过滤
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, good_matches, None, flags=2)
cv2.imshow('Matches', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先创建了一个FLANN（快速最近邻搜索）匹配器对象，然后使用`knnMatch`函数在两幅图像之间进行特征点的匹配。最后，我们使用RANSAC算法对匹配点进行过滤，并将结果绘制出来。

以上是在OpenCV 3.0中实现SIFT特征提取和RANSAC误匹配点剔除的简要步骤。实际操作中还可以进行更详细的参数设置和优化，以便得到更好的匹配结果。

### 回答2：
OpenCV 3.0 是一个非常强大的计算机视觉库，它提供了许多功能来处理图像处理和计算机视觉任务。其中包括使用SIFT算法进行特征提取和使用RANSAC算法进行误匹配点的剔除。

首先，SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于在图像中检测和描述关键点的算法。在OpenCV 3.0中，你可以使用`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`来创建一个SIFT对象。然后，你可以使用`detectAndCompute()`方法来检测并计算图像的关键点和特征描述符。通过调用这个方法，你将得到检测到的关键点和对应的特征描述符。

接下来，我们可以使用RANSAC（随机样本一致性）算法来剔除误匹配点。RANSAC算法能够通过随机选择样本子集并估计模型参数来寻找数据中的局内点。在OpenCV 3.0中，你可以使用`cv2.RANSAC`作为参数来创建一个RANSAC对象。然后，你可以使用`findHomography()`方法来计算通过RANSAC算法筛选后的匹配点之间的透视变换矩阵。这个矩阵可以用来剔除误匹配点。

总结一下，OpenCV 3.0可以通过`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`方法进行SIFT特征提取，并使用RANSAC算法来剔除误匹配点。这两个功能都是非常有用的计算机视觉任务，能够帮助我们更好地处理和分析图像。

### 回答3：
在OpenCV 3.0中，可以使用SIFT算法进行图像的特征提取，并采用RANSAC算法剔除误匹配点。

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征提取算法是一种基于尺度空间的特征提取方法，它可以提取图像中的稳定特征点和其对应的描述子。在OpenCV中，可以使用sift.detectAndCompute()函数来提取图像的SIFT特征点和描述子。

RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种鲁棒的参数估计算法，它可以从一组数据中剔除异常点，从而得到准确的模型参数。在特征匹配中，可以使用RANSAC算法来剔除误匹配点，以提高匹配的准确性。

具体实现的步骤如下：

1. 导入OpenCV和Numpy库，并读取需要进行特征匹配的两幅图像。

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

2. 创建SIFT对象，并使用sift.detectAndCompute()函数提取图像的SIFT特征点和描述子。

sift = cv2.SIFT_create()

kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

3. 使用FLANN匹配器对两幅图像的描述子进行匹配。

FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)

flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

4. 运用RANSAC算法剔除误匹配点。

good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

通过以上步骤，我们可以得到经过RANSAC算法筛选后的匹配点，并且可以通过M矩阵获取图像的对应关系。

PCL中RANSAC算法剔除误匹配代码

PCL中使用RANSAC算法剔除误匹配的代码与剔除错误点对的代码类似，只需要将模型类型改为对应的模型类型即可。下面以剔除误匹配的代码为例：

#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <vector>

int main(int argc, char** argv)
{
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_source (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_target (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_source_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_target_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_source_aligned (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());

  // 从文件加载点云数据
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> (argv[1], *cloud_source);
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> (argv[2], *cloud_target);

  // 筛选掉NaN点
  std::vector<int> indices;
  pcl::removeNaNFromPointCloud (*cloud_source, *cloud_source, indices);
  pcl::removeNaNFromPointCloud (*cloud_target, *cloud_target, indices);

  // 下采样
  pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> grid;
  grid.setLeafSize (0.01, 0.01, 0.01);
  grid.setInputCloud (cloud_source);
  grid.filter (*cloud_source_filtered);
  grid.setInputCloud (cloud_target);
  grid.filter (*cloud_target_filtered);

  pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
  icp.setInputSource(cloud_source_filtered);
  icp.setInputTarget(cloud_target_filtered);

  // 设置RANSAC算法参数
  icp.setRANSACOutlierRejectionThreshold(0.01);
  icp.setTransformationEstimationType(pcl::TransformationEstimationSVD);
  icp.setMaximumIterations(1000);
  icp.setTransformationEpsilon(1e-8);

  // 执行ICP变换
  icp.align(*cloud_source_aligned);

  // 输出变换矩阵
  std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

  return (0);
}

上述代码中，首先使用`pcl::io::loadPCDFile`函数从文件加载点云数据。然后使用`pcl::removeNaNFromPointCloud`函数将点云中的NaN点去除。接下来使用`pcl::VoxelGrid`函数对点云进行下采样，以加快计算速度。然后创建`pcl::IterativeClosestPoint`对象，设置输入点云和目标点云。接着设置RANSAC算法的参数，包括剔除阈值和最大迭代次数等。最后调用`icp.align`函数执行ICP变换，得到变换后的源点云。