ransac_homography — MATCHREG `featmatch` op

• 資料種類:table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.ransac_homography(matches, thresh=2.0, confidence=0.999, max_iters=5000, score='msac', local_optimization=True, min_inliers=8, seed=0, model='projective')(要直接呼叫實作,import featmatch; featmatch.ransac_homography(matches, thresh=2.0, confidence=0.999, max_iters=5000, score='msac', local_optimization=True, min_inliers=8, seed=0, model='projective');從台帳取用則 opsmatchreg.get("ransac_homography"))

• GPU:無(僅 CPU 參考實作)

用法

從匹配對穩健地估計單應矩陣(pts1 → pts2,(x, y) 的齊次座標)。→ table(kind="homography")。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

4 点の最小標本を引き、前向きの転送誤差 |H p1 - p2| で採点する。既定の採点は MSAC (打ち切り二乗 min(r², thresh²) の和、Torr & Zisserman 2000)で、内れ値の数だけ数える素の RANSAC(score="ransac")より閾値の近くの点の扱いが滑らか。必要な試行回数は内れ値の割合から都度見積もり(confidence)、良い仮説が出るたびに内れ値で当てはめ直す(local_optimization、LO-RANSAC)。行列の当てはめは正規化 DLT(twoview._homography_dlt、Hartley の正規化)を再利用し、退化した標本(3 点が一直線)は捨てる。

★既存の mosaic.proj_match_points_ransac は (row, col) の点・正規化なしの DLT・固定回数で、これは (x, y)・正規化 DLT・適応回数・MSAC・LO。座標の順が逆なので混ぜないこと。

★自由度の少ない模型(model="translation" 1 点 / "similarity" 2 点 / "affine" 3 点)を選べる。返りはどれも 3×3。正しい組が狭い帯にしか無い(貼り合わせの重なりが細い)とき、8 自由度の射影はその帯の組には合うのに帯の外へ大きく外挿を外す(examples/poc_part_locate_features.py の 5 節: 重なり 80 px・正しい組 9 で、射影は原点の並進を 15 px 外し、相似は 0.1 px 以内)。

Args:

matches: features_match の表。

thresh: 内れ値の転送誤差の上限 [px]。

confidence: 外れ値を含まない標本を少なくとも 1 回引く確率(< 1)。

max_iters: 試行回数の上限。

score: "msac" / "ransac"。

local_optimization: 内れ値で当てはめ直すか。

min_inliers: これ未満の内れ値しか集まらなければ失敗(ValueError)。

seed: 標本の乱数の種(同じ種で同じ結果)。

model: "projective"(既定、8 自由度)/ "affine" / "similarity" / "translation"。

Returns:

dict(kind="homography")。H (3,3)(H[2,2] = 1)/ model / inliers (M,) bool /

n_inliers / inlier_ratio / rms_px(内れ値の転送誤差の rms)/ iterations /

score / thresh / image_shape1 / image_shape2。

Raises:

ValueError: 表の種類が違う / 模型の最小標本より少ない / 非有限 / 引数が値域外 / 内れ値が min_inliers 未満

(「いちばんましな H」を成功として返さない)。

詳細使用指南

• matching_registration 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_part_locate_features — py -3.11 examples/poc_part_locate_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

features_match · ransac_fundamental · registration_to_flow2d

同類別(`featmatch`)

features_sift · features_orb · features_match · ransac_fundamental · features_accuracy_table

*Provenance: featmatch.py — MATCHREG 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

ransac_homography — MATCHREG featmatch op

用法