我使用Nister中的5点方法来计算基本矩阵.使用RANSAC和Sampson误差阈值进一步改进了异常值抑制.我随机选择5个点集,估计基本矩阵并评估匹配向量的Sampson误差.Sampson误差低于阈值t(在我所拥有的示例中设置为0.01)的点坐标被设置为内点.对所有基本矩阵重复该过程,并保留具有最佳内点的分数.
我注意到d的大多数值,即sampson误差的向量太大了:例如,如果d的大小是(1x1437),如果我做g = find(abs(d)> 0.01); 长度(G)
然后长度(g)= 1425这意味着只有7个值是这个阈值的内部值,这是不正确的!
如何设置门槛？如何解释Sampson错误值？
请帮帮我.谢谢
matrix computer-vision pose-estimation ransac reprojection-error