proj_match_points_distortion_ransac T_proj_match_points_distortion_ransac ProjMatchPointsDistortionRansac ProjMatchPointsDistortionRansac (Operator)
Name
proj_match_points_distortion_ransac T_proj_match_points_distortion_ransac ProjMatchPointsDistortionRansac ProjMatchPointsDistortionRansac
— Automatische Bestimmung der projektiven Transformationsmatrix
zwischen zwei Bildern und des radialen Verzeichnungskoeffizienten
durch Zuordnung von Bildpunkten.
Signatur
proj_match_points_distortion_ransac (Image1 , Image2 : : Rows1 , Cols1 , Rows2 , Cols2 , GrayMatchMethod , MaskSize , RowMove , ColMove , RowTolerance , ColTolerance , Rotation , MatchThreshold , EstimationMethod , DistanceThreshold , RandSeed : HomMat2D , Kappa , Error , Points1 , Points2 )
Herror T_proj_match_points_distortion_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* HomMat2D , Htuple* Kappa , Htuple* Error , Htuple* Points1 , Htuple* Points2 )
void ProjMatchPointsDistortionRansac (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* HomMat2D , HTuple* Kappa , HTuple* Error , HTuple* Points1 , HTuple* Points2 )
HHomMat2D HImage ::ProjMatchPointsDistortionRansac (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* Kappa , double* Error , HTuple* Points1 , HTuple* Points2 ) const
HHomMat2D HImage ::ProjMatchPointsDistortionRansac (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* Kappa , double* Error , HTuple* Points1 , HTuple* Points2 ) const
HHomMat2D HImage ::ProjMatchPointsDistortionRansac (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* Kappa , double* Error , HTuple* Points1 , HTuple* Points2 ) const
HHomMat2D HImage ::ProjMatchPointsDistortionRansac (const HImage& Image2 , const HTuple& Rows1 , const HTuple& Cols1 , const HTuple& Rows2 , const HTuple& Cols2 , const wchar_t* GrayMatchMethod , Hlong MaskSize , Hlong RowMove , Hlong ColMove , Hlong RowTolerance , Hlong ColTolerance , double Rotation , Hlong MatchThreshold , const wchar_t* EstimationMethod , double DistanceThreshold , Hlong RandSeed , double* Kappa , double* Error , HTuple* Points1 , HTuple* Points2 ) const
(Nur Windows)
double HHomMat2D ::ProjMatchPointsDistortionRansac (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 )
double HHomMat2D ::ProjMatchPointsDistortionRansac (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 )
double HHomMat2D ::ProjMatchPointsDistortionRansac (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 )
double HHomMat2D ::ProjMatchPointsDistortionRansac (const HImage& Image1 , const HImage& Image2 , const HTuple& Rows1 , const HTuple& Cols1 , const HTuple& Rows2 , const HTuple& Cols2 , const wchar_t* GrayMatchMethod , Hlong MaskSize , Hlong RowMove , Hlong ColMove , Hlong RowTolerance , Hlong ColTolerance , double Rotation , Hlong MatchThreshold , const wchar_t* EstimationMethod , double DistanceThreshold , Hlong RandSeed , double* Error , HTuple* Points1 , HTuple* Points2 )
(Nur Windows)
static void HOperatorSet .ProjMatchPointsDistortionRansac (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 homMat2D , out HTuple kappa , out HTuple error , out HTuple points1 , out HTuple points2 )
HHomMat2D HImage .ProjMatchPointsDistortionRansac (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 kappa , out double error , out HTuple points1 , out HTuple points2 )
HHomMat2D HImage .ProjMatchPointsDistortionRansac (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 kappa , out double error , out HTuple points1 , out HTuple points2 )
double HHomMat2D .ProjMatchPointsDistortionRansac (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 )
double HHomMat2D .ProjMatchPointsDistortionRansac (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
(Rows1 Rows1 Rows1 Rows1 rows1
,Cols1 Cols1 Cols1 Cols1 cols1
) und
(Rows2 Rows2 Rows2 Rows2 rows2
,Cols2 Cols2 Cols2 Cols2 cols2
) in den beiden Eingabebildern
Image1 Image1 Image1 Image1 image1
und Image2 Image2 Image2 Image2 image2
, welche dieselbe Größe besitzen
müssen, bestimmt proj_match_points_distortion_ransac proj_match_points_distortion_ransac ProjMatchPointsDistortionRansac ProjMatchPointsDistortionRansac ProjMatchPointsDistortionRansac
automatisch die Korrespondenz der Punkte, die homogene projektive
Transformationsmatrix HomMat2D HomMat2D HomMat2D HomMat2D homMat2D
und den radialen
Verzeichnungskoeffizienten Kappa Kappa Kappa Kappa kappa
, welche die
folgende Gleichung am besten erfüllen:
Hierbei sind
Bildpunkte, die durch Entzerrung der Eingabebildpunkte mit
dem Divisionsmodell entstehen (siehe Kalibrierung ):
Hierbei bezeichnen
die verzerrten
Bildpunkte relativ zum Bildmittelpunkt und w und h die Breite
und Höhe der Eingabebilder.
proj_match_points_distortion_ransac proj_match_points_distortion_ransac ProjMatchPointsDistortionRansac ProjMatchPointsDistortionRansac ProjMatchPointsDistortionRansac
nimmt also an, dass der
Hauptpunkt, d.h. das Zentrum der radialen Verzeichnungen, im
Bildmittelpunkt liegt.
Das zurückgelieferte Kappa Kappa Kappa Kappa kappa
kann dazu verwendet werden,
Kameraparameter zu konstruieren, die zur Entzerrung von Bildern oder
Bildpunkten verwendet werden können (siehe
change_radial_distortion_cam_par change_radial_distortion_cam_par ChangeRadialDistortionCamPar ChangeRadialDistortionCamPar ChangeRadialDistortionCamPar
,
change_radial_distortion_image change_radial_distortion_image ChangeRadialDistortionImage ChangeRadialDistortionImage ChangeRadialDistortionImage
und
change_radial_distortion_points change_radial_distortion_points ChangeRadialDistortionPoints ChangeRadialDistortionPoints ChangeRadialDistortionPoints
):
Das Matchingverfahren beruht auf charakteristischen Punkten, welche
mit Punktoperatoren, wie z.B. points_foerstner points_foerstner PointsFoerstner PointsFoerstner PointsFoerstner
oder
points_harris points_harris PointsHarris PointsHarris PointsHarris
, extrahiert wurden. Die Bestimmung der
Korrespondenzen erfolgt in 2 Schritten: Zuerst werden die
Grauwertkorrelationen der 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 die projektive Transformationsmatrix und den radialen
Verzeichnungskoeffizienten zu finden, welche die Anzahl der
korrespondierenden Punktpaare unter Erfüllung der obigen Bedingung
maximieren.
Die Größe der Grauwertfenster, die für das Matching verwendet
werden, beträgt MaskSize MaskSize MaskSize MaskSize maskSize
x MaskSize MaskSize MaskSize MaskSize maskSize
. Es
können drei Metriken für die Korrelation gewählt werden. Hat
GrayMatchMethod GrayMatchMethod GrayMatchMethod GrayMatchMethod grayMatchMethod
den Wert 'ssd' "ssd" "ssd" "ssd" "ssd" , so wird das
Quadrat der Grauwertdifferenzen verwendet, 'sad' "sad" "sad" "sad" "sad" entspricht
dem Betrag der Grauwertdifferenzen und 'ncc' "ncc" "ncc" "ncc" "ncc" ist die
normierte Kreuzkorrelation (siehe auch binocular_disparity binocular_disparity BinocularDisparity BinocularDisparity BinocularDisparity
).
Diese Metrik wird über alle Punktpaare minimiert ('ssd' "ssd" "ssd" "ssd" "ssd" ,
'sad' "sad" "sad" "sad" "sad" ) bzw. maximiert ('ncc' "ncc" "ncc" "ncc" "ncc" ), eine so gefundene
Korrespondenz wird aber nur akzeptiert, falls der Wert der Metrik
unter dem Wert von MatchThreshold MatchThreshold MatchThreshold MatchThreshold matchThreshold
('ssd' "ssd" "ssd" "ssd" "ssd" ,
'sad' "sad" "sad" "sad" "sad" ) bzw. über demselben ('ncc' "ncc" "ncc" "ncc" "ncc" ) liegt.
Zur Geschwindigkeitssteigerung kann der Suchbereich für die
Match-Kandidaten auf ein Rechteck, das durch Größe und Verschiebung
spezifiziert wird, 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 RowMove RowMove RowMove RowMove rowMove
und ColMove ColMove ColMove ColMove colMove
bestimmt.
Enthält die gesuchte Transformation eine Drehung, ist also das eine
gegenüber dem anderen Bild gedreht, kann im Parameter
Rotation Rotation Rotation Rotation rotation
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 (automatisch bestimmten) 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
projektiven Transformationsmatrix HomMat2D HomMat2D HomMat2D HomMat2D homMat2D
und des radialen
Verzeichnungskoeffizienten Kappa Kappa Kappa Kappa kappa
benutzt. Dabei wird
versucht, diese Parameter so zu wählen, dass sie bezüglich der
Schranke DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold distanceThreshold
zu möglichst vielen Punktpaaren
konsistent ist.
Der Parameter EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod estimationMethod
gibt an, welches Verfahren
zur Berechnung der projektiven Transformationsmatrix angewendet
wird. Falls EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod estimationMethod
auf 'linear' "linear" "linear" "linear" "linear" gesetzt
wird, wird ein lineares Verfahren verwendet, das einen algebraischen
Fehler basierend auf den obigen Gleichungen minimiert. Dieses
Verfahren ist sehr schnell und liefert genaue Ergebnisse für
geringes bis mittleres Rauschen der Punktkoordinaten und für die
meisten Verzeichnungen (außer kleinen Verzeichnungen). Für
EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod estimationMethod
= 'gold_standard' "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" wird eine
mathematisch optimale, dafür aber langsamere, Optimierung
durchführt, die den geometrischen Reprojektionsfehler minimiert. Im
allgemeinen sollte EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod estimationMethod
=
'gold_standard' "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" gewählt werden.
Der Wert Error Error Error Error error
gibt die Qualität des Matchings an und ist
der mittlere symmetrische euklidische Abstand der Punkte zu ihren
korrespondierenden transformierten Punkten, gemessen in Pixeln.
Punktpaare, welche die Konsistenzbedingungen erfüllen, werden als
Korrespondenzen akzeptiert. Points1 Points1 Points1 Points1 points1
enthält die Indizes
der zugeordneten Eingabepunkte im ersten Bild, Points2 Points2 Points2 Points2 points2
die
Indizes der dazu korrespondierenden Punkte im zweiten Bild.
Der Parameter RandSeed RandSeed RandSeed RandSeed randSeed
kann benutzt werden, um das
randomisierte Verhalten des RANSAC-Verfahrens zu kontrollieren und
somit reproduzierbare Ergebnisse zu erhalten. Wird
RandSeed RandSeed RandSeed RandSeed randSeed
auf einen positiven Wert gesetzt, so liefert der
Operator bei jedem Aufruf mit denselben Parametern auch dasselbe
Resultat, da der intern verwendete Zufallsgenerator mit
RandSeed RandSeed RandSeed RandSeed randSeed
initialisiert wird. Ist RandSeed RandSeed RandSeed RandSeed randSeed
=
0 , so wird der Zufallsgenerator mit der aktuellen Zeit
initialisiert. Daher sind in diesem Fall die Ergebnisse unter
Umständen nicht reproduzierbar.
Ausführungsinformationen
Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Parameter
Image1 Image1 Image1 Image1 image1
(input_object) singlechannelimage →
object HImage HImage Hobject (byte / uint2)
Eingabebild 1.
Image2 Image2 Image2 Image2 image2
(input_object) singlechannelimage →
object HImage HImage Hobject (byte / uint2)
Eingabebild 2.
Rows1 Rows1 Rows1 Rows1 rows1
(input_control) point.y-array →
HTuple HTuple Htuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)
Eingabepunkte in Bild 1 (Zeilenkoordinate).
Restriktion: length(Rows1) >= 5
Cols1 Cols1 Cols1 Cols1 cols1
(input_control) point.x-array →
HTuple HTuple Htuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)
Eingabepunkte in Bild 1 (Spaltenkoordinate).
Restriktion: length(Cols1) == length(Rows1)
Rows2 Rows2 Rows2 Rows2 rows2
(input_control) point.y-array →
HTuple HTuple Htuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)
Eingabepunkte in Bild 2 (Zeilenkoordinate).
Restriktion: length(Rows2) >= 5
Cols2 Cols2 Cols2 Cols2 cols2
(input_control) point.x-array →
HTuple HTuple Htuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)
Eingabepunkte in Bild 2 (Spaltenkoordinate).
Restriktion: length(Cols2) == length(Rows2)
GrayMatchMethod GrayMatchMethod GrayMatchMethod GrayMatchMethod grayMatchMethod
(input_control) string →
HTuple HTuple Htuple (string) (string ) (HString ) (char* )
Metrik für den Vergleich der Grauwerte.
Defaultwert:
'ncc'
"ncc"
"ncc"
"ncc"
"ncc"
Werteliste: 'ncc' "ncc" "ncc" "ncc" "ncc" , 'sad' "sad" "sad" "sad" "sad" , 'ssd' "ssd" "ssd" "ssd" "ssd"
MaskSize MaskSize MaskSize MaskSize maskSize
(input_control) integer →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Größe der Grauwertmasken.
Defaultwert: 10
Typischer Wertebereich: 3
≤
MaskSize
MaskSize
MaskSize
MaskSize
maskSize
≤
15
Restriktion: MaskSize >= 1
RowMove RowMove RowMove RowMove rowMove
(input_control) integer →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Mittlere Zeilenverschiebung.
Defaultwert: 0
ColMove ColMove ColMove ColMove colMove
(input_control) integer →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Mittlere Spaltenverschiebung.
Defaultwert: 0
RowTolerance RowTolerance RowTolerance RowTolerance rowTolerance
(input_control) integer →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Halbe Höhe des Suchfensters für das Punktmatching.
Defaultwert: 200
Restriktion: RowTolerance >= 1
ColTolerance ColTolerance ColTolerance ColTolerance colTolerance
(input_control) integer →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Halbe Breite des Suchfensters für das Punktmatching.
Defaultwert: 200
Restriktion: ColTolerance >= 1
Rotation Rotation Rotation Rotation rotation
(input_control) angle.rad(-array) →
HTuple HTuple Htuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)
Schätzung für die Rotation des zweiten Bildes relativ
zum ersten Bild.
Defaultwert: 0.0
Wertevorschläge: 0.0, 0.1, -0.1, 0.7854, 1.571, 3.142
MatchThreshold MatchThreshold MatchThreshold MatchThreshold matchThreshold
(input_control) number →
HTuple HTuple Htuple (integer / real) (int / long / double) (Hlong / double) (Hlong / double)
Schwellwert für Grauwertkorrespondenzen.
Defaultwert: 0.7
Wertevorschläge: 0.9, 0.7, 0.5, 10, 20, 50, 100
EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod EstimationMethod estimationMethod
(input_control) string →
HTuple HTuple Htuple (string) (string ) (HString ) (char* )
Algorithmus zur Berechnung der projektiven
Transformationsmatrix.
Defaultwert:
'gold_standard'
"gold_standard"
"gold_standard"
"gold_standard"
"gold_standard"
Werteliste: 'gold_standard' "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" "gold_standard" , 'linear' "linear" "linear" "linear" "linear"
DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold DistanceThreshold distanceThreshold
(input_control) number →
HTuple HTuple Htuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong)
Schwelle für Konsistenzüberprüfung.
Defaultwert: 1
Restriktion: DistanceThreshold > 0
RandSeed RandSeed RandSeed RandSeed randSeed
(input_control) integer →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Startwert für den Zufallszahlengenerator.
Defaultwert: 0
HomMat2D HomMat2D HomMat2D HomMat2D homMat2D
(output_control) hom_mat2d →
HHomMat2D , HTuple HTuple Htuple (real) (double ) (double ) (double )
Berechnete homogene projektive Transformationsmatrix.
Kappa Kappa Kappa Kappa kappa
(output_control) real →
HTuple HTuple Htuple (real) (double ) (double ) (double )
Berechneter Verzeichnungskoeffizient.
Error Error Error Error error
(output_control) real →
HTuple HTuple Htuple (real) (double ) (double ) (double )
Mittlerer quadratischer Transformationsfehler.
Points1 Points1 Points1 Points1 points1
(output_control) integer-array →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Indizes der zugeordneten Eingabepunkte aus Bild 1.
Points2 Points2 Points2 Points2 points2
(output_control) integer-array →
HTuple HTuple Htuple (integer) (int / long) (Hlong ) (Hlong )
Indizes der zugeordneten Eingabepunkte aus Bild 2.
Beispiel (HDevelop)
points_foerstner (Image1, 1, 2, 3, 50, 0.1, 'gauss', 'true', \
Rows1, Cols1, _, _, _, _, _, _, _, _)
points_foerstner (Image2, 1, 2, 3, 50, 0.1, 'gauss', 'true', \
Rows2, Cols2, _, _, _, _, _, _, _, _)
get_image_size (Image1, Width, Height)
proj_match_points_distortion_ransac (Image1, Image2, Rows1, Cols1, \
Rows2, Cols2, 'ncc', 10, 0, 0, \
Height, Width, 0, 0.5, \
'gold_standard', 1, 42, \
HomMat2D, Kappa, Error, \
Points1, Points2)
CamParDist := ['area_scan_division',0.0,Kappa,1.0,1.0, \
0.5*(Width-1),0.5*(Height-1),Width,Height]
change_radial_distortion_cam_par ('fixed', CamParDist, 0, CamPar)
change_radial_distortion_image (Image1, Image1, Image1Rect, \
CamParDist, CamPar)
change_radial_distortion_image (Image2, Image2, Image2Rect, \
CamParDist, CamPar)
concat_obj (Image1Rect, Image2Rect, ImagesRect)
gen_projective_mosaic (ImagesRect, MosaicImage, 1, 1, 2, HomMat2D, \
'default', 'false', MosaicMatrices2D)
Vorgänger
points_foerstner points_foerstner PointsFoerstner PointsFoerstner PointsFoerstner
,
points_harris points_harris PointsHarris PointsHarris PointsHarris
Nachfolger
vector_to_proj_hom_mat2d_distortion vector_to_proj_hom_mat2d_distortion VectorToProjHomMat2dDistortion VectorToProjHomMat2dDistortion VectorToProjHomMat2dDistortion
,
change_radial_distortion_cam_par change_radial_distortion_cam_par ChangeRadialDistortionCamPar ChangeRadialDistortionCamPar ChangeRadialDistortionCamPar
,
change_radial_distortion_image change_radial_distortion_image ChangeRadialDistortionImage ChangeRadialDistortionImage ChangeRadialDistortionImage
,
change_radial_distortion_points change_radial_distortion_points ChangeRadialDistortionPoints ChangeRadialDistortionPoints ChangeRadialDistortionPoints
,
gen_binocular_proj_rectification gen_binocular_proj_rectification GenBinocularProjRectification GenBinocularProjRectification GenBinocularProjRectification
,
projective_trans_image projective_trans_image ProjectiveTransImage ProjectiveTransImage ProjectiveTransImage
,
projective_trans_image_size projective_trans_image_size ProjectiveTransImageSize ProjectiveTransImageSize ProjectiveTransImageSize
,
projective_trans_region projective_trans_region ProjectiveTransRegion ProjectiveTransRegion ProjectiveTransRegion
,
projective_trans_contour_xld projective_trans_contour_xld ProjectiveTransContourXld ProjectiveTransContourXld ProjectiveTransContourXld
,
projective_trans_point_2d projective_trans_point_2d ProjectiveTransPoint2d ProjectiveTransPoint2d ProjectiveTransPoint2d
,
projective_trans_pixel projective_trans_pixel ProjectiveTransPixel ProjectiveTransPixel ProjectiveTransPixel
Alternativen
proj_match_points_distortion_ransac_guided proj_match_points_distortion_ransac_guided ProjMatchPointsDistortionRansacGuided ProjMatchPointsDistortionRansacGuided ProjMatchPointsDistortionRansacGuided
Siehe auch
proj_match_points_ransac proj_match_points_ransac ProjMatchPointsRansac ProjMatchPointsRansac ProjMatchPointsRansac
,
proj_match_points_ransac_guided proj_match_points_ransac_guided ProjMatchPointsRansacGuided ProjMatchPointsRansacGuided ProjMatchPointsRansacGuided
,
hom_vector_to_proj_hom_mat2d hom_vector_to_proj_hom_mat2d HomVectorToProjHomMat2d HomVectorToProjHomMat2d HomVectorToProjHomMat2d
,
vector_to_proj_hom_mat2d vector_to_proj_hom_mat2d VectorToProjHomMat2d VectorToProjHomMat2d VectorToProjHomMat2d
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
Matching