使用 RANSAC 算法计算变换矩阵matlab实例代码
时间: 2024-01-11 19:03:04 浏览: 32
以下是使用 RANSAC 算法计算变换矩阵的 Matlab 代码:
```matlab
function [bestH, inliers] = ransacfithomography(match1, match2, num_iter, inlier_thresh)
if nargin < 3
num_iter = 1000; % 迭代次数
end
if nargin < 4
inlier_thresh = 5; % 内点阈值
end
num_matches = size(match1, 2);
bestH = zeros(3,3);
inliers = [];
for i = 1:num_iter
% 随机选择 4 个匹配点
indices = randperm(num_matches, 4);
pts1 = match1(:, indices);
pts2 = match2(:, indices);
% 计算单应性矩阵
H = computeHomography(pts1, pts2);
% 计算所有匹配点的误差
proj_pts = H * [match1; ones(1, num_matches)];
proj_pts = proj_pts(1:2, :) ./ proj_pts(3, :);
errors = sum((match2 - proj_pts).^2, 1);
% 找到内点
inlier_indices = find(errors < inlier_thresh);
num_inliers = length(inlier_indices);
% 如果内点数目大于之前的最好结果,则更新最好结果
if num_inliers > length(inliers)
inliers = inlier_indices;
bestH = computeHomography(match1(:, inliers), match2(:, inliers));
end
end
end
function H = computeHomography(pts1, pts2)
% 计算单应性矩阵
num_pts = size(pts1, 2);
A = zeros(num_pts*2, 9);
for i = 1:num_pts
A(i*2-1, :) = [pts1(1,i), pts1(2,i), 1, 0, 0, 0, -pts1(1,i)*pts2(1,i), -pts1(2,i)*pts2(1,i), -pts2(1,i)];
A(i*2, :) = [0, 0, 0, pts1(1,i), pts1(2,i), 1, -pts1(1,i)*pts2(2,i), -pts1(2,i)*pts2(2,i), -pts2(2,i)];
end
[~, ~, V] = svd(A);
H = reshape(V(:, end), [3, 3])';
end
```
调用该函数时,需要提供两个点集 `match1` 和 `match2`,每个点集包含多个二维点的坐标,每个点在两个点集中的位置应该对应。函数会使用 RANSAC 算法计算变换矩阵,返回内点最多的变换矩阵 `bestH`,以及内点的索引 `inliers`。