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match_fundamental_matrix_ransacT_match_fundamental_matrix_ransacMatchFundamentalMatrixRansacmatch_fundamental_matrix_ransacMatchFundamentalMatrixRansacMatchFundamentalMatrixRansac (Operator)

Name

match_fundamental_matrix_ransacT_match_fundamental_matrix_ransacMatchFundamentalMatrixRansacmatch_fundamental_matrix_ransacMatchFundamentalMatrixRansacMatchFundamentalMatrixRansac — Automatische Bestimmung der Fundamental-Matrix für ein Stereo-Bildpaar durch Zuordnung von Bildpunkten.

Signatur

match_fundamental_matrix_ransac(Image1, Image2 : : Rows1, Cols1, Rows2, Cols2, GrayMatchMethod, MaskSize, RowMove, ColMove, RowTolerance, ColTolerance, Rotation, MatchThreshold, EstimationMethod, DistanceThreshold, RandSeed : FMatrix, CovFMat, Error, Points1, Points2)

Herror T_match_fundamental_matrix_ransac(const Hobject Image1, const Hobject Image2, const Htuple Rows1, const Htuple Cols1, const Htuple Rows2, const Htuple Cols2, const Htuple GrayMatchMethod, const Htuple MaskSize, const Htuple RowMove, const Htuple ColMove, const Htuple RowTolerance, const Htuple ColTolerance, const Htuple Rotation, const Htuple MatchThreshold, const Htuple EstimationMethod, const Htuple DistanceThreshold, const Htuple RandSeed, Htuple* FMatrix, Htuple* CovFMat, Htuple* Error, Htuple* Points1, Htuple* Points2)

Herror match_fundamental_matrix_ransac(Hobject Image1, Hobject Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& GrayMatchMethod, const HTuple& MaskSize, const HTuple& RowMove, const HTuple& ColMove, const HTuple& RowTolerance, const HTuple& ColTolerance, const HTuple& Rotation, const HTuple& MatchThreshold, const HTuple& EstimationMethod, const HTuple& DistanceThreshold, const HTuple& RandSeed, HTuple* FMatrix, HTuple* CovFMat, HTuple* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2)

HTuple HImage::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& GrayMatchMethod, const HTuple& MaskSize, const HTuple& RowMove, const HTuple& ColMove, const HTuple& RowTolerance, const HTuple& ColTolerance, const HTuple& Rotation, const HTuple& MatchThreshold, const HTuple& EstimationMethod, const HTuple& DistanceThreshold, const HTuple& RandSeed, HTuple* CovFMat, HTuple* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2) const

void MatchFundamentalMatrixRansac(const HObject& Image1, const HObject& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HTuple& GrayMatchMethod, const HTuple& MaskSize, const HTuple& RowMove, const HTuple& ColMove, const HTuple& RowTolerance, const HTuple& ColTolerance, const HTuple& Rotation, const HTuple& MatchThreshold, const HTuple& EstimationMethod, const HTuple& DistanceThreshold, const HTuple& RandSeed, HTuple* FMatrix, HTuple* CovFMat, HTuple* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2)

HHomMat2D HImage::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HString& GrayMatchMethod, Hlong MaskSize, Hlong RowMove, Hlong ColMove, Hlong RowTolerance, Hlong ColTolerance, const HTuple& Rotation, const HTuple& MatchThreshold, const HString& EstimationMethod, const HTuple& DistanceThreshold, Hlong RandSeed, HTuple* CovFMat, double* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2) const

HHomMat2D HImage::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HString& GrayMatchMethod, Hlong MaskSize, Hlong RowMove, Hlong ColMove, Hlong RowTolerance, Hlong ColTolerance, double Rotation, Hlong MatchThreshold, const HString& EstimationMethod, double DistanceThreshold, Hlong RandSeed, HTuple* CovFMat, double* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2) const

HHomMat2D HImage::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const char* GrayMatchMethod, Hlong MaskSize, Hlong RowMove, Hlong ColMove, Hlong RowTolerance, Hlong ColTolerance, double Rotation, Hlong MatchThreshold, const char* EstimationMethod, double DistanceThreshold, Hlong RandSeed, HTuple* CovFMat, double* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2) const

HTuple HHomMat2D::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image1, const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HString& GrayMatchMethod, Hlong MaskSize, Hlong RowMove, Hlong ColMove, Hlong RowTolerance, Hlong ColTolerance, const HTuple& Rotation, const HTuple& MatchThreshold, const HString& EstimationMethod, const HTuple& DistanceThreshold, Hlong RandSeed, double* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2)

HTuple HHomMat2D::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image1, const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const HString& GrayMatchMethod, Hlong MaskSize, Hlong RowMove, Hlong ColMove, Hlong RowTolerance, Hlong ColTolerance, double Rotation, Hlong MatchThreshold, const HString& EstimationMethod, double DistanceThreshold, Hlong RandSeed, double* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2)

HTuple HHomMat2D::MatchFundamentalMatrixRansac(const HImage& Image1, const HImage& Image2, const HTuple& Rows1, const HTuple& Cols1, const HTuple& Rows2, const HTuple& Cols2, const char* GrayMatchMethod, Hlong MaskSize, Hlong RowMove, Hlong ColMove, Hlong RowTolerance, Hlong ColTolerance, double Rotation, Hlong MatchThreshold, const char* EstimationMethod, double DistanceThreshold, Hlong RandSeed, double* Error, HTuple* Points1, HTuple* Points2)

void HOperatorSetX.MatchFundamentalMatrixRansac(
[in] IHUntypedObjectX* Image1, [in] IHUntypedObjectX* Image2, [in] VARIANT Rows1, [in] VARIANT Cols1, [in] VARIANT Rows2, [in] VARIANT Cols2, [in] VARIANT GrayMatchMethod, [in] VARIANT MaskSize, [in] VARIANT RowMove, [in] VARIANT ColMove, [in] VARIANT RowTolerance, [in] VARIANT ColTolerance, [in] VARIANT Rotation, [in] VARIANT MatchThreshold, [in] VARIANT EstimationMethod, [in] VARIANT DistanceThreshold, [in] VARIANT RandSeed, [out] VARIANT* FMatrix, [out] VARIANT* CovFMat, [out] VARIANT* Error, [out] VARIANT* Points1, [out] VARIANT* Points2)

IHHomMat2DX* HImageX.MatchFundamentalMatrixRansac(
[in] IHImageX* Image2, [in] VARIANT Rows1, [in] VARIANT Cols1, [in] VARIANT Rows2, [in] VARIANT Cols2, [in] BSTR GrayMatchMethod, [in] Hlong MaskSize, [in] Hlong RowMove, [in] Hlong ColMove, [in] Hlong RowTolerance, [in] Hlong ColTolerance, [in] VARIANT Rotation, [in] VARIANT MatchThreshold, [in] BSTR EstimationMethod, [in] VARIANT DistanceThreshold, [in] Hlong RandSeed, [out] VARIANT* CovFMat, [out] double* Error, [out] VARIANT* Points1, [out] VARIANT* Points2)

VARIANT HHomMat2DX.MatchFundamentalMatrixRansac(
[in] IHImageX* Image1, [in] IHImageX* Image2, [in] VARIANT Rows1, [in] VARIANT Cols1, [in] VARIANT Rows2, [in] VARIANT Cols2, [in] BSTR GrayMatchMethod, [in] Hlong MaskSize, [in] Hlong RowMove, [in] Hlong ColMove, [in] Hlong RowTolerance, [in] Hlong ColTolerance, [in] VARIANT Rotation, [in] VARIANT MatchThreshold, [in] BSTR EstimationMethod, [in] VARIANT DistanceThreshold, [in] Hlong RandSeed, [out] double* Error, [out] VARIANT* Points1, [out] VARIANT* Points2)

static void HOperatorSet.MatchFundamentalMatrixRansac(HObject image1, HObject image2, HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, HTuple grayMatchMethod, HTuple maskSize, HTuple rowMove, HTuple colMove, HTuple rowTolerance, HTuple colTolerance, HTuple rotation, HTuple matchThreshold, HTuple estimationMethod, HTuple distanceThreshold, HTuple randSeed, out HTuple FMatrix, out HTuple covFMat, out HTuple error, out HTuple points1, out HTuple points2)

HHomMat2D HImage.MatchFundamentalMatrixRansac(HImage image2, HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, string grayMatchMethod, int maskSize, int rowMove, int colMove, int rowTolerance, int colTolerance, HTuple rotation, HTuple matchThreshold, string estimationMethod, HTuple distanceThreshold, int randSeed, out HTuple covFMat, out double error, out HTuple points1, out HTuple points2)

HHomMat2D HImage.MatchFundamentalMatrixRansac(HImage image2, HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, string grayMatchMethod, int maskSize, int rowMove, int colMove, int rowTolerance, int colTolerance, double rotation, int matchThreshold, string estimationMethod, double distanceThreshold, int randSeed, out HTuple covFMat, out double error, out HTuple points1, out HTuple points2)

HTuple HHomMat2D.MatchFundamentalMatrixRansac(HImage image1, HImage image2, HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, string grayMatchMethod, int maskSize, int rowMove, int colMove, int rowTolerance, int colTolerance, HTuple rotation, HTuple matchThreshold, string estimationMethod, HTuple distanceThreshold, int randSeed, out double error, out HTuple points1, out HTuple points2)

HTuple HHomMat2D.MatchFundamentalMatrixRansac(HImage image1, HImage image2, HTuple rows1, HTuple cols1, HTuple rows2, HTuple cols2, string grayMatchMethod, int maskSize, int rowMove, int colMove, int rowTolerance, int colTolerance, double rotation, int matchThreshold, string estimationMethod, double distanceThreshold, int randSeed, out double error, out HTuple points1, out HTuple points2)

Beschreibung

Ausgehend von einer Menge charakteristischer Punkte (Rows1Rows1Rows1Rows1Rows1rows1,Cols1Cols1Cols1Cols1Cols1cols1) und (Rows2Rows2Rows2Rows2Rows2rows2,Cols2Cols2Cols2Cols2Cols2cols2) in den beiden Eingabebildern Image1Image1Image1Image1Image1image1 und Image2Image2Image2Image2Image2image2 bestimmt match_fundamental_matrix_ransacmatch_fundamental_matrix_ransacMatchFundamentalMatrixRansacmatch_fundamental_matrix_ransacMatchFundamentalMatrixRansacMatchFundamentalMatrixRansac automatisch die Korrespondenz der Punkte und die Fundamental-Matrix FMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrix, welche die Epipolargleichung erfüllen:

Zu beachten ist hier die Position von Spalte bzw. Zeile in den Punktkoordinaten. Da die Fundamental-Matrix die projektive Beziehung zweier Stereobilder im 3D Raum wiedergibt, muss die X/Y Notation mit dem Kamerakoordinatensystem konform sein. (X,Y) Koordinaten entsprechen daher einem (Column,Row) Paar.

Das Matchingverfahren beruht auf charakteristischen Punkten, welche mit Punktoperatoren, wie z.B. points_foerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerPointsFoerstner oder points_harrispoints_harrisPointsHarrispoints_harrisPointsHarrisPointsHarris, extrahiert wurden. Die Bestimmung der Fundamental-Matrix und der Korrespondenzen erfolgt in 2 Schritten: Zuerst werden die Grauwertkorrelationen von Umgebungen der Eingabepunkte im ersten und zweiten Bild bestimmt und anhand dieser ein initiales Matching zwischen den Punkten ermittelt. Dann wird das RANSAC-Verfahren angewendet, um diejenige Fundamental-Matrix zu finden, welche die Anzahl der korrespondierenden Punktpaare unter Erfüllung der Epipolarbedingung maximiert.

Die Größe der Grauwertfenster beträgt MaskSizeMaskSizeMaskSizeMaskSizeMaskSizemaskSize x MaskSizeMaskSizeMaskSizeMaskSizeMaskSizemaskSize. Es können drei Metriken für die Korrelation gewählt werden. Hat GrayMatchMethodGrayMatchMethodGrayMatchMethodGrayMatchMethodGrayMatchMethodgrayMatchMethod den Wert 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd", so wird das Quadrat der Grauwertdifferenzen verwendet, 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad" entspricht dem Betrag der Grauwertdifferenzen und 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc" ist die normierte Kreuzkorrelation (siehe auch binocular_disparitybinocular_disparityBinocularDisparitybinocular_disparityBinocularDisparityBinocularDisparity). Diese Metrik wird über alle Punktpaare minimiert ('ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd", 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad") bzw. maximiert ('ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc"), ein so gefundenes Matching wird aber nur akzeptiert, falls der Wert der Metrik unter dem Wert von MatchThresholdMatchThresholdMatchThresholdMatchThresholdMatchThresholdmatchThreshold ('ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd", 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad") bzw. über demselben ('ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc") liegt.

Zur Geschwindigkeitssteigerung kann der Suchbereich für das Matching eingeschränkt werden. Nur Punkte innerhalb eines Punkte großen Fensters werden betrachtet. Die Verschiebung des Mittelpunkts dieses Fensters im zweiten Bild gegenüber der Position des aktuellen Punktes im ersten Bild wird durch die Parameter RowMoveRowMoveRowMoveRowMoveRowMoverowMove und ColMoveColMoveColMoveColMoveColMovecolMove bestimmt.

Falls die Kameras nicht nur verschoben sind, sondern die zweite Kamera gegenüber der ersten um die optische Achse gedreht worden ist, kann im Parameter RotationRotationRotationRotationRotationrotation eine Schätzung des Drehwinkels bzw. ein Winkelintervall im Bogenmaß übergeben werden. Eine gute Schätzung des Winkels erhöht die Qualität des Grauwertwertmatchings. Falls sich die tatsächliche Rotation zu stark von der angegebenen Schätzung unterscheidet, schlägt das Matching typischerweise fehl. In diesem Fall sollte ein Winkelintervall angegeben werden. Je größer das angegebene Winkelintervall, desto langsamer läuft der Operator, denn für alle relevanten (endlich vielen) Winkel innerhalb des Intervalls wird das Verfahren komplett durchlaufen.

Ist das initiale Punktmatching bestimmt, wird es anschließend durch einen randomisierten Auswahlalgorithmus (RANSAC) zur Bestimmung der Fundamental-Matrix FMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrix benutzt. Dabei wird versucht die Matrix so zu wählen, dass sie bezüglich der Schranke DistanceThresholdDistanceThresholdDistanceThresholdDistanceThresholdDistanceThresholddistanceThreshold zu möglichst vielen Punktpaaren konsistent ist.

Der Parameter EstimationMethodEstimationMethodEstimationMethodEstimationMethodEstimationMethodestimationMethod gibt an, ob die Kameras sich in einer besonderen relativen Orientierung zueinander befinden, und bestimmt auch das Berechnungsverfahren. Für 'normalized_dlt'"normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt" und 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" kann die relative Lage der Kameras zueinander beliebig sein. 'trans_normalized_dlt'"trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt" oder 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard" ist zu wählen, wenn die relative Lage der beiden Kameras eine reine Translation ist, und linke und rechte Kamera identisch sind. Für eine eindeutige Korrespondenzfindung ist die minimale Anzahl an notwendigen Punktkorrespondenzen im allgmeinen Fall acht und im speziellen Fall der reinen Translation drei.

Wird 'normalized_dlt'"normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt" oder 'trans_normalized_dlt'"trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt" gewählt, so ist das Berechnungsverfahren ein lineares Verfahren. Wird 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard" oder 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard" gewählt, so ist das Berechnungsverfahren im statistischen Sinne optimal, und die Kovarianz der Fundamental-Matrix CovFMatCovFMatCovFMatCovFMatCovFMatcovFMat wird zusätzlich berechnet.

Der Wert ErrorErrorErrorErrorErrorerror gibt die Qualität des Matchings an und ist der mittlere euklidische Abstand der Punkte zu ihren korrespondierenden Epipolarlinien gemessen in Pixeln.

Punktpaare, welche die Konsistenzbedingungen erfüllen, werden als Korrespondenzen akzeptiert. Points1Points1Points1Points1Points1points1 enthält die Indizes der zugeordneten Eingabepunkte im ersten Bild, Points2Points2Points2Points2Points2points2 die Indizes der dazu korrespondierenden Punkte im zweiten Bild.

Der Parameter RandSeedRandSeedRandSeedRandSeedRandSeedrandSeed kann benutzt werden, um das randomisierte Verhalten des RANSAC-Verfahrens zu kontrollieren und somit reproduzierbare Ergebnisse zu erhalten. Wird RandSeedRandSeedRandSeedRandSeedRandSeedrandSeed auf einen positiven Wert gesetzt, so liefert der Operator bei jedem Aufruf mit denselben Parametern auch dasselbe Resultat, da der intern verwendete Zufallsgenerator mit RandSeedRandSeedRandSeedRandSeedRandSeedrandSeed initialisiert wird. Ist RandSeedRandSeedRandSeedRandSeedRandSeedrandSeed = 0, so wird der Zufallsgenerator mit der aktuellen Zeit initialisiert. Daher sind in diesem Fall die Ergebnisse unter Umständen nicht reproduzierbar.

Parallelisierung

Parameter

Image1Image1Image1Image1Image1image1 (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte / uint2)

Eingabebild 1.

Image2Image2Image2Image2Image2image2 (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte / uint2)

Eingabebild 2.

Rows1Rows1Rows1Rows1Rows1rows1 (input_control)  number-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Zeilenkoordinaten charakteristischer Punkte in Bild 1.

Restriktion: length(Rows1) >= 8 || length(Rows1) >= 3

Cols1Cols1Cols1Cols1Cols1cols1 (input_control)  number-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Spaltenkoordinaten charakteristischer Punkte in Bild 1.

Restriktion: length(Cols1) == length(Rows1)

Rows2Rows2Rows2Rows2Rows2rows2 (input_control)  number-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Zeilenkoordinaten charakteristischer Punkte in Bild 2.

Restriktion: length(Rows2) >= 8 || length(Rows2) >= 3

Cols2Cols2Cols2Cols2Cols2cols2 (input_control)  number-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Spaltenkoordinaten charakteristischer Punkte in Bild 2.

Restriktion: length(Cols2) == length(Rows2)

GrayMatchMethodGrayMatchMethodGrayMatchMethodGrayMatchMethodGrayMatchMethodgrayMatchMethod (input_control)  string → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Metrik für den Vergleich der Grauwerte.

Defaultwert: 'ssd' "ssd" "ssd" "ssd" "ssd" "ssd"

Werteliste: 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc", 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad", 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd"

MaskSizeMaskSizeMaskSizeMaskSizeMaskSizemaskSize (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Größe der Grauwertmaske.

Defaultwert: 10

Typischer Wertebereich: 3 ≤ MaskSize MaskSize MaskSize MaskSize MaskSize maskSize ≤ 15

Restriktion: MaskSize >= 1

RowMoveRowMoveRowMoveRowMoveRowMoverowMove (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Mittlere Zeilenverschiebung.

Defaultwert: 0

Typischer Wertebereich: 0 ≤ RowMove RowMove RowMove RowMove RowMove rowMove ≤ 200

ColMoveColMoveColMoveColMoveColMovecolMove (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Mittlere Spaltenverschiebung.

Defaultwert: 0

Typischer Wertebereich: 0 ≤ ColMove ColMove ColMove ColMove ColMove colMove ≤ 200

RowToleranceRowToleranceRowToleranceRowToleranceRowTolerancerowTolerance (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Halbe Höhe des Suchfensters für das Punktmatching.

Defaultwert: 200

Typischer Wertebereich: 50 ≤ RowTolerance RowTolerance RowTolerance RowTolerance RowTolerance rowTolerance ≤ 200

Restriktion: RowTolerance >= 1

ColToleranceColToleranceColToleranceColToleranceColTolerancecolTolerance (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Halbe Breite des Suchfensters für das Punktmatching.

Defaultwert: 200

Typischer Wertebereich: 50 ≤ ColTolerance ColTolerance ColTolerance ColTolerance ColTolerance colTolerance ≤ 200

Restriktion: ColTolerance >= 1

RotationRotationRotationRotationRotationrotation (input_control)  number(-array) → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Drehwinkelbereich.

Defaultwert: 0.0

Wertevorschläge: 0.0, 0.1, -0.1, 0.7854, 1.571, 3.142

MatchThresholdMatchThresholdMatchThresholdMatchThresholdMatchThresholdmatchThreshold (input_control)  number → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer / real) (int / long / double) (Hlong / double) (Hlong / double) (Hlong / double) (Hlong / double)

Schwellwert für Grauwertkorrespondenzen.

Defaultwert: 10

Wertevorschläge: 10, 20, 50, 100, 0.9, 0.7

EstimationMethodEstimationMethodEstimationMethodEstimationMethodEstimationMethodestimationMethod (input_control)  string → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Algorithmus zur Berechnung der Fundamental-Matrix und zur Auswahl spezieller relativer Orientierungen.

Defaultwert: 'normalized_dlt' "normalized_dlt" "normalized_dlt" "normalized_dlt" "normalized_dlt" "normalized_dlt"

Werteliste: 'gold_standard'"gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard""gold_standard", 'normalized_dlt'"normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt""normalized_dlt", 'trans_gold_standard'"trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard""trans_gold_standard", 'trans_normalized_dlt'"trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt""trans_normalized_dlt"

DistanceThresholdDistanceThresholdDistanceThresholdDistanceThresholdDistanceThresholddistanceThreshold (input_control)  number → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Maximale Abweichung eines Punktes von seiner Epipolarlinie.

Defaultwert: 1

Typischer Wertebereich: 0.5 ≤ DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold distanceThreshold ≤ 5

Restriktion: DistanceThreshold > 0

RandSeedRandSeedRandSeedRandSeedRandSeedrandSeed (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Startwert für den Zufallszahlengenerator.

Defaultwert: 0

FMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrixFMatrix (output_control)  hom_mat2d → HHomMat2D, HTupleHTupleHTupleHHomMat2DX, VARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Berechnete Fundamental-Matrix.

CovFMatCovFMatCovFMatCovFMatCovFMatcovFMat (output_control)  real-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

9x9 Kovarianzmatrix der Fundamental-Matrix.

ErrorErrorErrorErrorErrorerror (output_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Mittlerer Epipolar-Abstands-Fehler.

Points1Points1Points1Points1Points1points1 (output_control)  integer-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Indizes der zugeordneten Eingabepunkte aus Bild 1.

Points2Points2Points2Points2Points2points2 (output_control)  integer-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Indizes der zugeordneten Eingabepunkte aus Bild 2.

Vorgänger

points_foerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerpoints_foerstnerPointsFoerstnerPointsFoerstner, points_harrispoints_harrisPointsHarrispoints_harrisPointsHarrisPointsHarris

Nachfolger

vector_to_fundamental_matrixvector_to_fundamental_matrixVectorToFundamentalMatrixvector_to_fundamental_matrixVectorToFundamentalMatrixVectorToFundamentalMatrix, gen_binocular_proj_rectificationgen_binocular_proj_rectificationGenBinocularProjRectificationgen_binocular_proj_rectificationGenBinocularProjRectificationGenBinocularProjRectification

Siehe auch

match_essential_matrix_ransacmatch_essential_matrix_ransacMatchEssentialMatrixRansacmatch_essential_matrix_ransacMatchEssentialMatrixRansacMatchEssentialMatrixRansac, match_rel_pose_ransacmatch_rel_pose_ransacMatchRelPoseRansacmatch_rel_pose_ransacMatchRelPoseRansacMatchRelPoseRansac, proj_match_points_ransacproj_match_points_ransacProjMatchPointsRansacproj_match_points_ransacProjMatchPointsRansacProjMatchPointsRansac

Literatur

Richard Hartley, Andrew Zisserman: „Multiple View Geometry in Computer Vision“; Cambridge University Press, Cambridge; 2003.
Olivier Faugeras, Quang-Tuan Luong: „The Geometry of Multiple Images: The Laws That Govern the Formation of Multiple Images of a Scene and Some of Their Applications“; MIT Press, Cambridge, MA; 2001.

Modul

3D Metrology

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