如何在 OpenCV 中將 Usac 參數用於基本矩陣

Question

首先，我是新手，對任何錯誤感到抱歉。 我試圖根據內點的數量計算兩張圖像之間的相似度分數，以便將最相似的一張放在首位。 我閱讀了有關 ransac 方法的信息，並嘗試了skimage庫中的方法。 問題是它太慢了，每個查詢匹配幾乎需要 12 秒（1 個查詢和 25 個圖像要為該查詢重新排序）。 所以我在 OpenCV 上讀到了一些新的東西，它使用了一個叫做 UsacParam 的東西，它應該更快、更精確。 問題是我如何使用它？ 我試圖這樣做：

import cv2
_, inliers = cv2.findFundamentalMat(locations_1_to_use,locations_2_to_use,cv2.USAC_FAST)`
inliers = sum(np.ravel(inliers))`

但我對那個cv2.USAC_FAST有一些問題，它告訴我它不存在，但根據這個鏈接鏈接到他們所做的 usac 方法的評估。 有人知道更多嗎？ 我如何計算內點？ 我正在尋找的代碼應該在 Python 中，也許 sac 庫僅在 cpp 中可用？ 我只知道是cpp寫的

Answer 1

根據此版本， cv2.USAC_FAST僅在 OpenCV 4.5.0 版本中可用。

通過在此頁面上切換不同版本來交叉檢查其可用性時，我可以確認相同。

從4.4.0 版開始，只有以下三個選項可用：

• cv2.LMEDS
• cv2.RANSAC
• cv2.RHO

附加選項（USAC 系列的所有部分）可從 4.5.0 及更高版本獲得：

• cv2.USAC_DEFAULT
• cv.USAC_PARALLEL
• cv2.USAC_FM_8PTS
• cv2.USAC_FAST
• cv2.USAC_ACCURATE
• cv2.USAC_PROSAC
• cv2.USAC_MAGSAC