RANSAC 算法在 cv2.FindHomography 中使用哪些内点来查找单应矩阵？
Which inliers is the RANSAC Algorithm using in cv2.FindHomography to find the homography matrix?
1) OpenCV 中的 RANSAC 算法如何选择异常值而不是异常值？我假设它计算了匹配关键点之间的总最小二乘匹配。
2) 我完全知道除了 H 矩阵，cv2.FindHomography 还输出掩码。从这个掩码中，一个匹配的关键点 1 被认为是一个内点 而 0 被认为是一个离群点 。但是 RANSAC 算法选择哪些内点来找到 cv2.FindHomography 输出的最终 H 单应性 ？是不是都考虑了才找到H矩阵？
documentation没有正确解释这两个问题。
findHomography 文档中的 ransacReprojThreshold 参数描述了异常值与异常值：
对于 1)，RANSAC 计算观察到的投影 dstPoint_i 与使用候选单应性 H 计算的 srcPoint_i 的投影之间的误差（向量范数）。然后它只是做一个简单的阈值检查。用户可以将 ransacReprojThreshold 设置为您认为最适合您的数据的任何值。如果您使用的是像素坐标，则只需设置像素距离的最大误差即可将某个点视为内点。任何具有更大错误的东西都被认为是异常值。
对于2），RANSAC算法会根据你设置的阈值简单地选择最大化inliers数量的H矩阵。所以对你来说 returns 的掩码是具有最大内点数的集合。
这有意义吗？它看起来并没有在随机样本大小、迭代次数等方面为您提供大量选项。Here's the source，如果您感兴趣的话。
1) OpenCV 中的 RANSAC 算法如何选择异常值而不是异常值？我假设它计算了匹配关键点之间的总最小二乘匹配。
2) 我完全知道除了 H 矩阵，cv2.FindHomography 还输出掩码。从这个掩码中，一个匹配的关键点 1 被认为是一个内点 而 0 被认为是一个离群点 。但是 RANSAC 算法选择哪些内点来找到 cv2.FindHomography 输出的最终 H 单应性 ？是不是都考虑了才找到H矩阵？
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findHomography 文档中的 ransacReprojThreshold 参数描述了异常值与异常值：
对于 1)，RANSAC 计算观察到的投影 dstPoint_i 与使用候选单应性 H 计算的 srcPoint_i 的投影之间的误差（向量范数）。然后它只是做一个简单的阈值检查。用户可以将 ransacReprojThreshold 设置为您认为最适合您的数据的任何值。如果您使用的是像素坐标，则只需设置像素距离的最大误差即可将某个点视为内点。任何具有更大错误的东西都被认为是异常值。
对于2），RANSAC算法会根据你设置的阈值简单地选择最大化inliers数量的H矩阵。所以对你来说 returns 的掩码是具有最大内点数的集合。
这有意义吗？它看起来并没有在随机样本大小、迭代次数等方面为您提供大量选项。Here's the source，如果您感兴趣的话。