ransac

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RANSACを適用し、必要な部分をシーンから正しく分割しました。問題は、例外をスローした後にクラッシュしたカメラの前に、必要な部分が長時間存在していないことが原因です。どのようにしてオブジェクトがシーン内に見つからない場合でも、この例外を最良の方法で扱うことができますか？ [pcl::SampleConsensusModel::getSamples] Can not select 0 uniq

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イメージ処理：イメージ内の同じオブジェクトの複数のインスタンスを認識します

私は食料品のシェルでオブジェクトを認識する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。私は製品が画像内に存在するものを見つける必要があります：あなたは、以下のサンプル画像を見ることができます。結果画像の一例を以下に示す：SURF、SIFTなど OpenCVのツールは、ORBは、画像内のオブジェクトのいずれか一方のみ発生を検出します。この問題を解決するためにいくつかの論文やツールを提案できますか？

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SACSegmentation LinuxとWindowsで異なる結果

同一の入力と同一のコードが与えられた場合、PCLのSACSegmentationを使用するLinuxと比較して、Windowsでは異なるプレーンモデルが見つかります。一例として、Linux上の識別されたプレーンは、Windows平面が〜0度のところで〜7度のロール角を持ちます。連続するWindowsの結果は、連続したLinuxの結果と同じです。これは、GCCやVisual Studioとタイプに異

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奇数平面モデルを検出するSACSegmentation

私は平面モデルを（平面状の構造を持つ）点群に収めようとしています。私が遭遇している問題は、距離閾値が比較的大きな値に設定されていても、フィットした平面が雲の小さなスライスに過ぎないということです。ここでは、結果のイメージです。（白の点がモデルインライアある）あなたは雲がここにあるどのように薄い見ることができます：私はSACSegmentationオブジェクトのすべての種類のパラメータを微調

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RANSACを使ったラインフィッティング

私はイメージ処理でプロジェクトをやっています。プロジェクトでRANSACを使用しています。私が直面している課題は、アルゴリズムが必要に応じて最適なフィットを実行しないことですが、任意の2つのランダムな点を使用し、下の画像に示すようにそれらを結合する線を描画します。 RANSACがVectoriseの手描き画像に私のアルゴリズムで結果、私はまた、形態学的演算子を使用してグレイスケール、画像のし

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xz軸とyz軸の平面の平面フィッティングを防止する方法は？

私はこのコードを持っている： SACSegmentation<PointXYZ> seg; seg.setAxis(Vector3f(0, 0, 1)); seg.setEpsAngle(0.5 * M_PI/180.0); seg.setModelType(SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(SAC_RANSAC); seg.setDistanceTh

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複数の行が検出されるRANSAC

これは理論上の質問のビットですが、イメージ内で検出される複数の行がある場合にランダムにポイントを選択する方法が不思議でした。今まで私が見たほとんどの例では、検出される行は1つしかないように思われます。しかし、私はどのように多くの点を持つ複数の行を検出するために拡張されているか分からない。

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3Dデータにおけるロボットの位置特定のためのコーナーポイントの計算

pcl::SACMODEL_LINE RANSACラインセグメンテーションモジュールを使用してフィットされたポイントクラウドのサブセットを分割した後。抽出された点群の次のステップの中心点でカメラ抽出ラインモデルオブジェクトが互いに平行になるまで、正確な中心点を与える pcl::compute3DCentroid(point_cloud, centroid); を使用して計算されます。最後の

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SURF、SIFT、ORBのマッチング結果にRANSACを適用する方法

私は画像処理に取り組んでいます。私は2Dフィーチャにマッチしたいと思い、SURF、SIFT、ORBで多くのテストを行いました。 OpenCVのSURF/SIFT/ORBにRANSACを適用するにはどうすればよいですか？

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アフィン変換とRANSAC：inliersの数を計算する方法は？

2枚の画像があり、SIFTを使用して一致する機能を探しています。スレッシュホールドでベストマッチを選んだ。これを実行した後、RANSACを使用して、2つの画像間のアフィン変換行列を効率的に決定しようとしています。私のプロセスの理解（およびインターネット上億枚のスライド）から：は3つのランダム対応（アフィン変換を計算するために必要な分を）選択してください。見積りA. カウントインライア。