集成RANSAC计算本质矩阵

Question

我用五点算法计算了基本矩阵。我不知道如何将它与ransac集成，因此它给了我一个更好的结果。

这是源代码。https://github.com/lunzhang/openar/blob/master/src/utils/5point/computeEssential.js

目前，我正在考虑计算5个随机点的基本矩阵，然后将基本矩阵转换为基本矩阵，然后使用这个方程x‘’Fx= 0看到误差阈值。但之后我不确定该怎么办。

我如何知道应该将哪些点设置为外列者？如果错误太大，我是否立即将它们设置为副词？根据其他4个点的不同，某一点能产生不同的基本矩阵吗？

Answer 1

好的，下面是一个简短的解释，用伪代码说明如何将它与ransac集成。基本上，Ransac所做的就是使用数据的子集计算您的模型(这里是必需的)，然后查看其他数据是否“满意”该结果。它保存数据集中最高部分“高兴”的结果。

highest_number_of_happy_points=-1;
best_estimated_essential_matrix=Identity;

for iter=1 to max_iter_number:    
    n_pts=get_n_random_pts(P);//get a subset of n points from the set of points P. You can use 5, but you can also use more.

    E=compute_essential(n_pts);

    number_of_happy_points=0;
    for pt in P:
        //we want to know if pt is happy with the computed E
        err=cost_function(pt,E);//for example x^TFx as you propose, or X^TEX with the essential.
        if(err<some_threshold):
            number_of_happy_points+=1; 
    if(number_of_happy_points>highest_number_of_happy_points):
        highest_number_of_happy_points=number_of_happy_points;
        best_estimated_essential_matrix=E;

这应该能起作用。通常，您将some_threshold设置为低值。当然还有更复杂的Ransacs，你可以很容易地通过谷歌找到它们。

在我看来，您使用x^TFx的想法很好。

一旦这个Ransac完成，您将拥有best_estimated_essential_matrix。异常值是指具有大于可选阈值的x^TFx值的异常值。

为了回答你的最后一个问题，是的，一个点可以产生一个不同的矩阵给出4个不同的点，因为它们的空间配置是不同的(你可以有退化的情况)。在理想的情况下，情况不是这样，但是我们总是有噪声，匹配误差等等，所以最终发生的是，你得到的5点方程不会产生与其他5个点完全相同的结果。

希望这能有所帮助。