图像马赛克 开发了一个“图像拼接应用程序”，将一组照片拼接成马赛克/全景图片。 使用SIFT算法生成兴趣点和RANSAC算法消除异常值，最终应用单应矩阵将图像拼接在一起。 下面将解释一些重要的功能： ##计算单应性： 源点和目标点的单独 x,y 坐标。 然后创建在讲座中描述的矩阵 A。使用 matlab 函数 eig 计算 A'*A 的特征值和向量。 结果将包含多组解决方案。 选择与最小特征值对应的特征向量，即第一个。 将该向量转换为 3x3 矩阵以获得 3x3 单应矩阵。 ##applyHomography： 给定单应矩阵和源图像中的点，计算目标图像中的对应点。 使用讲义第 16 页中的信息，可以计算 x,y 坐标。 ##backwardWarpImg： 首先将源图像分成 R、G、B 通道。 然后向后查找目标图像中每个像素在源图像中的对应点。 为了让它更有效率，它被逐列处理。 掩码是通过

ransac 算法 是用matlab实现的

图像拼接OpenCV 在Python中使用SIFT，单应性，KNN和Ransac的简单图像拼接算法。 有关完整的详细信息和说明，欢迎阅读image_stitching.pdf 。 该项目将实现基于特征的自动图像拼接算法。 当我们输入两个具有重叠场的图像时，我们期望获得宽阔的无缝全景。 我们使用尺度不变特征变换（SIFT）来提取输入图像的局部特征，使用K最近邻算法来匹配这些特征，并使用随机样本共识（Ransac）计算单应图矩阵，该矩阵将用于图像变形。 最后，我们将加权矩阵用作图像融合的遮罩。 相依性 Python 2或3 OpenCV 3 用法 python Image_Stitching [/PATH/img1] [/PATH/img2] 样本 输入图像 匹配 输出图像 其他例子 房间： 另一栋建筑：这是三个相关图像的拼接。 效果不是很好。 努力提高。

Matlab三维图像代码SIFT3D 版权所有（c）2015-2019 Blaine Rister等，有关详细信息，请参阅LICENSE。 SIFT3D是三维图像的尺度不变特征变换（SIFT）的类似物。 它利用体积数据和真实单位来检测关键点并提取其内容的可靠描述。 它还可以通过匹配SIFT3D功能并使用RANSAC算法拟合几何变换来执行3D图像配准。 所有这些都在带有Matlab包装器的跨平台C库中实现。 SIFT3D包含imutil，它是用于图像处理和线性代数的实用程序库。 该库以各种医学成像格式执行文件IO，包括DICOM和NIFTI。 内容 此代码创建以下可执行文件： kpSift3D-从单个图像中提取关键点和描述符。 regSift3D-从两个图像中提取匹配项和几何变换。 和以下库： libreg.so-通过SIFT3D功能注册图像 libsift3d.so-提取并匹配SIFT3D功能 libimutil.so-用于图像处理，回归和线性代数的实用程序库。 包括用于DICOM和NIFTI文件格式的IO功能。 它还包含一个Matlab工具箱，用于从Matlab脚本中调用库函数。 有

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吡喃二酸 带有线拟合示例和平面拟合示例的RANSAC算法的python实现。

兰萨克 兰萨克曲线拟合 这是使用RANSAC查找抛物线的示例。 这是使用RANSAC算法获取曲率的示例来源 参考页面为并将参考页面上介绍的MATLAB代码转换为C ++代码。 我参考了 ，并将Matlab代码转换为C ++代码 OpenCV用于矩阵计算。 我使用OpenCV库进行矩阵运算 操作说明 克隆此存储库 转到ransac文件夹 make all ./RansacCurvieFitting

C实现的RANSAC程序，可供需要者交流学习！

一个利用ransac算法进行直线拟合的程序；一个通用的ransac算法框架；利用后者进行homography单应矩阵估计的示例程序

运用harris算法对两幅图像进行图像匹配，然后由ransac算法对误匹配的特征点进行校正.