建网站源码建站详解,企业门户网站的建设与实现,如何建设网站 知乎,网站用品哪里进货好一、拟合
拟合的作用主要是给物体有一个更好的描述
根据任务选择对应的方法#xff08;最小二乘#xff0c;全最小二乘#xff0c;鲁棒最小二乘#xff0c;RANSAC#xff09;
边缘提取只能告诉边#xff0c;但是给不出来数学描述#xff08;应该告诉这个点线是谁的最小二乘全最小二乘鲁棒最小二乘RANSAC
边缘提取只能告诉边但是给不出来数学描述应该告诉这个点线是谁的
1.1 拟合任务 如何从边缘找出真正的线
存在问题 ①噪声偏离 ②外点、离群点 ③缺失数据线上的点看不到了
1.2 最小二乘
沿着y方向的距离 问题
不能描述垂直的线
摄像机方向改变可能就不能求解了
1.3 全最小二乘
找的线跟这条线上的法向量上的投影越短越好
度量的是点到直线的距离而不是点在y方向到直线的距离 1.4 极大似然估计
真实的点沿着法向量方向产生了一个由噪声引起的误差这个点的概率满足高斯分布 概率越大越好由决定概率大的那个点就是我们要的直线附近的点 有外点效果不好用鲁棒的最小二乘
总损失点到直线的距离
1.5 鲁棒的最小二乘
不用点到直线的距离作为损失
u是点到直线的距离σ尺度参数来控制点到直线距离的影响距离多少点没有贡献了太远的点就是噪声点就不考虑了。
σ10时超过10以后贡献就小了远的点不要了 σ选的太小 σ选的太大和最小二乘就没有区别了解决不了问题了 σ最好选择1.5倍的平均残差 1.6 RANSAC
多条线噪点太多外点太多 随机采样一致性算法 1.选择一个最小的集合随机选2个点 2.写出直线方程2点确定一条直线 3.剩下的点给这个直线投票就是看剩下的点到直线的距离之和设置一个小门限如果这条直线有90个点进行投票就记下这条直线 再选两点重复上3个步骤哪条直线的票数高就留下哪条直线就是最后的输出 最小二乘的方法 不对 RANSAC方法 1.任选两点 2.写出直线方程2点确定一条直线 3.剩下的点给这个直线投票就是看剩下的点到直线的距离之和 4.设置一个小门限如果这条直线有90个点投票在门限内就记下这条直线 5.重复上述步骤 6.确定最合适的直线 1.7 RANSAC参数
s几个点
N:迭代多少次才能选择出合适的点先给出得出这条线的正确概率
1-e属于这条线点的概率
外点率e越高需要迭代的次数N就越多 1.8自适应方法
真实情况下很多时候不知道外点率eN就不知道 先假设N无穷先随便选两个点计算出内点率就能得出外点率e带入算出N。计算出的N越小越好依次迭代 找到直线l和内点数d 1.9 RANSAC的应用实例
随便选取三对点算出abcdef用其他的点进行投票满足一致性重复上述步骤 1.10 霍夫变换
适用于检测具有明确数学表达式的形状如直线、圆、椭圆等。在道路检测、车道线检测等场景中霍夫变换可以快速检测出直线状的道路边界或车道线。
图像空间中的一条直线对应参数空间中的一个点 图像空间中的一个点对应参数空间中的一条直线 直线垂直时
极坐标表示
一个点选取为0-180度算出一条直线选取所有直线的交点对应的和 噪声影响 噪声点多投票的格子变少 随机点多也会对产生投票会产生很多线 梯度方向不需要选取θ为180度范围那么大
霍夫变换改进算法
Canny算子把边缘的点提取出来知道梯度方向就知道只选取附近计算就可以了 针对圆形先找到梯度方向针对一个点选取不同的r一个r就会有两个点对应两个圆心画出直线会有两条一个向心一个离心
