【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

1 拟合的任务

在这里插入图片描述如何从边缘找出真正的线？

存在问题
①噪声
②外点、离群点
③缺失数据
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2 最小二乘

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存在的问题

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3 全最小二乘

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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

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提示：点到直线的距离公式

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归一化后保留分子

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4 极大似然估计

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5 鲁棒的最小二乘

不直接用点到直线的距离
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σ \sigma σ来控制点到直线距离的影响，太远的点就是噪声点，就不考虑了。r=10的时候，也认为偏离是1，相当于抑制了噪声点

6 RANSAC

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对于外点比较多的情况比较合适。
随机采样一致性算法
①选择一个最小的集合：2个点（2点确定一条直线）
②用这个最小的集合拟合一条直线
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重复上3个步骤

例子：

随机选两个点，确定一条直线

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计算剩下的点到直线的距离

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重复上述步骤

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7 RANSAC算法参数的选择

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8 RANSAC的参数

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外点率e越高，需要迭代的次数N就越多

9 自适应方法

真实情况下很多时候不知道外点率e

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10 RANSAC的应用实例

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指纹对应

仿射矩阵有6个参数，需要3对点

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