ransac_homography — MATCHREG `featmatch` op

• データ種: table → table

• 呼び出し: 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') (実装を直接呼ぶなら 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')、台帳から引くなら opsmatchreg.get("ransac_homography"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

照合の組から頑健にホモグラフィ(pts1 → pts2、(x, y) の同次座標)を推定する。→ table(kind="homography")。

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)。

詳しい使い方ガイド

• matching_registration ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_part_locate_features — py -3.11 examples/poc_part_locate_features.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

features_match · ransac_fundamental · registration_to_flow2d

同カテゴリ(`featmatch`)

features_sift · features_orb · features_match · ransac_fundamental · features_accuracy_table

*Provenance: featmatch.py — MATCHREG operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

ransac_homography — MATCHREG featmatch op

使い方