使用 scikit-image 和 RANSAC 稳健地估计多项式几何变换

Question

我想用 scikit-image skimage.transform 和 skimage.measure.ransac 稳健地估计多项式几何变换

ransack 文档提供了一个非常好的示例，说明如何使用相似度变换来准确地做到这一点。事情是这样的：

from skimage.transform import SimilarityTransform
from skimage.measure import ransac
model, inliers = ransac((src, dst), SimilarityTransform, 2, 10)

我需要使用skimage.transform.PolynomialTransform 而不是 SimilarityTransform，并且我需要能够指定多项式顺序。

但是 RANSAC 调用将 PolynomialTransform() 作为输入，它不接受任何输入参数。所需的多项式阶数确实在 PolynomialTransform() 的估计属性中指定...所以 RANSAC 调用使用多项式阶数的默认值，即 2，而我需要一个 3 阶或 4 阶多项式。

我怀疑这是一个基本的 Python 问题？ 提前致谢！

Answer 1

我们可以在 RANSAC 中提供一种将参数传递给估算器的机制（请随时提交工单）。然而，一个快速的解决方法是：

from skimage.transform import PolynomialTransform

class PolyTF_4(PolynomialTransform):
    def estimate(*data):
        return PolynomialTransform.estimate(*data, order=4)

然后可以将PolyTF_4 类直接传递给 RANSAC。