RANSAC算法的简单理解

图像拼接中看到了特征匹配的部分，特征匹配主要是特征点的匹配。在特征点匹配的时候，首先进行粗匹配，粗匹配通常是进行一对匹配点进行对比，误差越小越可能是一对匹配点；精匹配方法中，我们可以用到RANSAC(Random Sample Consensus 随机抽样一致性)算法。

RANSAC可以用于图片的拼接技术。在多幅图像合成时，事先会在待合成的图片中提取一些关键的特征点。计算机视觉的研究表明，不同视角下物体往往可以通过一个透视矩阵（单应矩阵）（3X3或2X2）的变换而得到。RANSAC被用于拟合这个模型的参数（矩阵各行列的值），由此便可识别出不同照片中的同一物体。

（选自：https://blog.csdn.net/l297969586/article/details/52328884）

Ransac算法中要用四对特征点对构建一个单应矩阵，关于单应矩阵的介绍参考博客：（https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/78799194）

我们可以理解为，粗匹配是从两幅图像所提取的特征集中，找到特征点之间相对应的特征点对；精匹配是在粗匹配的基础上，再剔除一些不正确的匹配点对。

RANSAC算法步骤：

1.随机选取四对匹配点，计算出一个临时模型参数（单应矩阵）。

2.用该模型参数去测试匹配点对集，统计误差在允许范围内的匹配点对数目（即内点数）。

3.当内点数目占到指定比例时，则认为所选取的匹配点对是合理的。

第一步选取的匹配点对合理：根据内点信息重新计算得到最终的模型参数。

第一步选取的匹配点对不合理：重新选取匹配点对，重复进行模型参数计算，直到选取的特征点对合理。

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代码来源以及Ransac算法介绍：http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50217655

实例代码如下：OpenCV中此功能通过调用findHomography函数调用

#include <iostream>  
#include "opencv2/opencv.hpp"  
#include "opencv2/core/core.hpp"  
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"  
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char** argv)
{Mat obj = imread("obj.jpg");   //载入目标图像  Mat scene = imread("scene.jpg"); //载入场景图像  if (obj.empty() || scene.empty()){cout << "Can't open the picture!\n";return 0;}vector<KeyPoint> obj_keypoints, scene_keypoints;Mat obj_descriptors, scene_descriptors;ORB detector;     //采用ORB算法提取特征点  detector.detect(obj, obj_keypoints);detector.detect(scene, scene_keypoints);detector.compute(obj, obj_keypoints, obj_descriptors);detector.compute(scene, scene_keypoints, scene_descriptors);BFMatcher matcher(NORM_HAMMING, true); //汉明距离做为相似度度量  vector<DMatch> matches;matcher.match(obj_descriptors, scene_descriptors, matches);Mat match_img;drawMatches(obj, obj_keypoints, scene, scene_keypoints, matches, match_img);imshow("滤除误匹配前", match_img);//保存匹配对序号  vector<int> queryIdxs(matches.size()), trainIdxs(matches.size());for (size_t i = 0; i < matches.size(); i++){queryIdxs[i] = matches[i].queryIdx;trainIdxs[i] = matches[i].trainIdx;}Mat H12;   //变换矩阵  vector<Point2f> points1; KeyPoint::convert(obj_keypoints, points1, queryIdxs);vector<Point2f> points2; KeyPoint::convert(scene_keypoints, points2, trainIdxs);int ransacReprojThreshold = 5;  //拒绝阈值  H12 = findHomography(Mat(points1), Mat(points2), CV_RANSAC, ransacReprojThreshold);vector<char> matchesMask(matches.size(), 0);Mat points1t;perspectiveTransform(Mat(points1), points1t, H12);for (size_t i1 = 0; i1 < points1.size(); i1++)  //保存‘内点’  {if (norm(points2[i1] - points1t.at<Point2f>((int)i1, 0)) <= ransacReprojThreshold) //给内点做标记  {matchesMask[i1] = 1;}}Mat match_img2;   //滤除‘外点’后  drawMatches(obj, obj_keypoints, scene, scene_keypoints, matches, match_img2, Scalar(0, 0, 255), Scalar::all(-1), matchesMask);//画出目标位置，场景图片矩形std::vector<Point2f> obj_corners(4);obj_corners[0] = cvPoint(0, 0); obj_corners[1] = cvPoint(obj.cols, 0);obj_corners[2] = cvPoint(obj.cols, obj.rows); obj_corners[3] = cvPoint(0, obj.rows);std::vector<Point2f> scene_corners(4);perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H12);line(match_img2, scene_corners[0] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0),scene_corners[1] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0), Scalar(0, 0, 255), 2);line(match_img2, scene_corners[1] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0),scene_corners[2] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0), Scalar(0, 0, 255), 2);line(match_img2, scene_corners[2] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0),scene_corners[3] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0), Scalar(0, 0, 255), 2);line(match_img2, scene_corners[3] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0),scene_corners[0] + Point2f(static_cast<float>(obj.cols), 0), Scalar(0, 0, 255), 2);imshow("滤除误匹配后", match_img2);waitKey(0);return 0;
}

代码实现的效果：