【问题标题】:RANSAC Settings: A few questions on parameters, primitives, and iterationsRANSAC 设置:关于参数、原语和迭代的几个问题
【发布时间】:2015-05-09 10:31:49
【问题描述】:

RANSAC 设置:关于参数、原语和迭代的几个问题-

  1. 在分割 3D 点云时,如何在 RANSAC 中确定每个基元的最小支持点数?

  2. 此外,在 5 个基元中:Plane、Sphere、Cone、Cylinder、Torus 应该选择哪些基元以及如何选择?

  3. 在 RANSAC 中确定的最大迭代次数是多少?

参考: Schnabel、Ruwen、Roland Wahl 和 Reinhard Klein。 “用于点云形状检测的高效 RANSAC。”计算机图形论坛。卷。 26. 第 2 号。布莱克威尔出版有限公司,2007。

【问题讨论】:

标签: computer-vision point point-clouds ransac


【解决方案1】:
  1. 每个基元的最小支持点数取决于基元本身的类型:它是拟合基元并恢复其参数所需的最小点数。在某些情况下,这个最小点数还取决于用于从支持点恢复实例化图元参数的实际方法。

    例如:

    • 平面:3个点就够了,

    • 球体:4个点就足够了,

    • 圆柱体:3个点可以工作(找到点的平面并拟合一个圆,圆柱体的轴是通过圆心的平面的法线),

      李>
    • 圆锥:4 个点可以工作(找到前三个点的平面并像以前一样拟合一个圆,使用第 4 个点找到圆锥的斜率)。

  2. 这取决于预期在输入点云中找到的内容:如果没有圆锥或圆环,则不尝试拟合圆锥或圆环是有意义的。仅从平面开始,然后扩展到球体和圆柱体已经是一个好的开始。

  3. 迭代次数基于所需的置信度以及对内点比率的估计或猜测(有关标准公式,请参阅:http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC#Parameters)。

【讨论】:

  • 原始的 Fischler 和 Bolles 论文也对参数选择进行了出色的讨论(论文本身专注于 2D->3D 的情况)。 ai.sri.com/pubs/files/836.pdf
  • @user3146587 随机选择的 3 个点不太可能落在垂直于圆柱轴的平面上,不是吗?
  • @DavidDoria 这些只是回答问题 1 的简单示例。从 3 个点获得合理的初始估计的可能性还取决于点云的获取方式(采样、噪声......)并且采样过程还可以偏向于选择特定的点。
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