pycolmap.match_exhaustive()用的是RANSAC算法吗

时间: 2024-03-01 13:49:27 浏览: 269
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BlockMatchingAlgoMPEG.zip_DIAMOND SEARCH_MinCost_caltrain_caltra

`pycolmap.match_exhaustive()`函数并没有使用RANSAC算法。它仅仅是使用了暴力匹配算法（Brute-Force Matching）来计算两幅图像之间的所有可能的匹配。这个函数不会进行任何的特征筛选或匹配优化，因此它的结果可能会包含噪声和错误的匹配。如果你想要获得更加准确的匹配结果，可以使用RANSAC算法来进行匹配筛选和优化。在COLMAP中，可以使用`pycolmap.match_list()`函数来进行RANSAC匹配，它会返回一个包含RANSAC筛选后的匹配结果的Numpy数组。
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详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下： tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' 定义了一个字符串变量 tgt，表示输出路径。 if not os....

for n in range(num_exhaustives): temp_database_path = f"{feature_dir}/colmap_{n}.db" shutil.copyfile(database_path, temp_database_path) pycolmap.match_exhaustive(temp_database_path) db = COLMAPDatabase.connect(temp_database_path) cursor = db.execute("SELECT * from two_view_geometries") matches = np.array(cursor.fetchall()) for row, m in enumerate(matches): if row not in all_matches: all_matches[row] = {} data = np.frombuffer(m[3], dtype=np.uint32).reshape(-1,2) if m[3] else None all_matches[row][n] = data db.close()代码中num_exhaustives是什么作用，怎么修改能提高匹配精度

在这段代码中，num_exhaustives 是指进行多少次匹配。此处的代码通过复制原始数据库 database_path，然后对每个副本进行匹配，最终将所有匹配结果存储在 all_matches 中。这里的目的是通过多次匹配来提高匹配...
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详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

# 使用COLMAP执行RANSAC算法进行三维重建 pycolmap.match_exhaustive(database_path) t = time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec') except Exception as e: # 捕获任何异常 ...
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这段代码中并没有使用RANSAC算法，它只是使用了pycolmap.match_exhaustive()函数来进行暴力匹配。如果要使用RANSAC算法进行三维重建，则需要使用pycolmap.triangulate()函数和pycolmap.bundle_adjustment()...

pycolmap.match_exhaustive()

pycolmap.match_exhaustive()是一个函数，它可以在COLMAP中进行图像特征匹配。这个函数使用暴力匹配算法来计算两幅图像之间的所有可能的匹配，因此它可能会非常耗时。在使用这个函数之前，你需要先使用pycolmap....

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