OpenCV实现的F矩阵+RANSAC原理与实践

1 RANSAC 筛选

1.1 大致原理

Random sample consensus (RANSAC)，即随机抽样一致性，其是一种用于估计模型参数的迭代方法，特别适用于处理包含离群点（outliers）的数据集

RANSAC 的主要思想是随机采样数据点，用这些采样点拟合一个模型，然后计算其他数据点到这个模型的拟合误差；根据误差和阈值，将数据点分为内点（inliers）和外点（outliers）；重复这个过程多次，选择具有最多内点的模型作为最终的估计

大致步骤为：

随机采样

从数据集中随机选择一小部分数据点，通常是与所估计模型参数数量相等的数据点
模型拟合

使用这些随机采样的数据点拟合一个模型，例如直线
内点检测

计算所有数据点到模型的拟合误差，并将与模型拟合误差小于某个阈值的数据点标记为内点
判断是否满足条件

如果内点的数量达到了某个设定的阈值，且模型参数的估计是合理的（例如，模型的拟合误差小于一定阈值），则认为找到了一个满足条件的模型
重复迭代

重复上述过程多次（通常几百甚至上千次），并且记录具有最多内点的模型，以及该模型估计的内点
输出最佳模型

在所有迭代中，选择具有最多内点的模型作为最终的估计模型。这些内点被认为是满足模型的数据点

1.2 优缺点

RANSAC 的一个优点是它能够对模型参数进行鲁棒估计，能够在存在大量噪声的情况下找到合适的模

RANSAC 的缺点是计算这些参数所需的时间没有上限，其需要进行大量的随机采样和模型拟合，因此对于大规模数据集来说，计算复杂度较高，可能需要较长的时间来运行

1.3 实践效果

请见 3 实践操作步骤二

2 F矩阵

2.1 基本原理

基本矩阵（Fundamental Matrix）描述了两个摄像机之间的基本几何关系

在对极几何中，对于立体图像对中对应点的齐次图像坐标 p1 和 p2， F*p1描述了另一图像上的对应点 p2 必须位于其上的线（对极线）这意味着，对于所有对应点对都成立：
$p_2^T * F * p_1 = 0$

2.2 函数实现

在 OpenCV 中，提供了 findFundamentalMat 函数，用于估计两幅图像之间的F矩阵

以下是 findFundamentalMat 函数的基本用法：

Mat fundamental_matrix = findFundamentalMat(points1, points2, mask, method, ransacReprojThreshold, confidence);

其中各参数的含义如下：

points1 和 points2：两幅图像中的匹配点坐标，通常是 vector<Point2f> 类型，表示两幅图像中匹配点的像素坐标
mask：是一个输出数组通常是 vector<uchar> 类型，用于指示哪些匹配点被视为内点（inliers）和哪些被视为外点（outliers）
method：用于指定计算基本矩阵的方法，可以是以下几种选项之一：
- cv::FM_RANSAC：使用 RANSAC 算法进行估计，用于排除离群点
- cv::FM_LMEDS：使用最小中值误差估计方法
- cv::FM_8POINT：使用 8 点法估计基本矩阵
ransacReprojThreshold：RANSAC 算法中的重投影误差阈值，用于判断内点和外点，通常需要根据具体问题来选择适当的阈值，默认值为 3.0
confidence：置信度，通常为默认值 0.99

3 实践操作

之前通过SIFT+Flann+ratio=0.7的图像匹配和初步筛选，得到了 good_matches（vector<DMatch> 类型）

步骤一：保存匹配点对坐标

将 vector<DMatch> 类型的 good_matches 中的坐标信息提取出来存入 vector<Point2f> 类型的 matchedPoints1/2 ；以便于后续的几何计算将匹配点对的坐标提取出来，以便于后续的几何计算

// 声明用于保存匹配点对的容器
vector<Point2f> matchedPoints1, matchedPoints2;
for (int i = 0; i < good_matches.size(); ++i)
{matchedPoints1.push_back(keypoints1[good_matches[i].queryIdx].pt);matchedPoints2.push_back(keypoints2[good_matches[i].trainIdx].pt);
}

步骤二：进行基本矩阵F的估计

直接使用 findFundamentalMat 函数

这个函数在内部已经包含了 RANSAC 筛选步骤；具体来说，findFundamentalMat 函数会计算基本矩阵 F，同时使用 RANSAC 迭代方法来排除离群点，确保得到的基本矩阵对于图像匹配是稳健的

// 使用RANSAC进行基本矩阵F的估计
Mat F;
vector<uchar> inliers;
F = findFundamentalMat(matchedPoints1, matchedPoints2, inliers, RANSAC);

为了查看 RANSAC 筛选的效果我们进行如下操作
inliers 是一个二进制向量，指示哪些匹配点对被视为内点（符合基本矩阵约束），哪些被视为外点；我们接下来使用内点来进一步筛选匹配，只保留通过 RANSAC 筛选的匹配对在ransac_filtered_matches中，并打印出来
```
// 进一步筛选匹配
vector<DMatch> ransac_filtered_matches;
for (int i = 0; i < inliers.size(); ++i)
{if (inliers[i]){ransac_filtered_matches.push_back(good_matches[i]);}
}
// ransac_filtered_matches 包含了通过RANSAC筛选后的匹配对
Mat ransac_filtered_img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, ransac_filtered_matches, ransac_filtered_img_matches);    
imwrite(SAVE_PATH, ransac_filtered_img_matches);
```
匹配点数量图像效果
RANSAC 筛选前 2949
RANSAC 筛选后 2581
可以明显看出，在 RANSAC 筛选后，消除了 368 对离群匹配，达到了非常好的匹配效果