随机采样一致性算法（二）再遇

时间  2019-12-10
标签 随机 采样 一致性 算法 栏目 Zookeeper 繁體版
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给定两个点p1与p2的坐标，肯定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，均可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉咱们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同便可。实际操做当中，每每会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），而后经过向量计算便可方便地判断p3是否在该直线上。

生产实践中的数据每每会有必定的误差。例如咱们知道两个变量X与Y之间呈线性关系，Y=aX+b，咱们想肯定参数a与b的具体值。经过实验，能够获得一组X与Y的测试值。虽然理论上两个未知数的方程只须要两组值便可确认，但因为系统偏差的缘由，任意取两点算出的a与b的值都不尽相同。咱们但愿的是，最后计算得出的理论模型与测试值的偏差最小。大学的高等数学课程中，详细阐述了最小二乘法的思想。经过计算最小均方差关于参数a、b的偏导数为零时的值。事实上，在不少状况下，最小二乘法都是线性回归的代名词。

遗憾的是，最小二乘法只适合与偏差较小的状况。试想一下这种状况，假使须要从一个噪音较大的数据集中提取模型（比方说只有20%的数据时符合模型的）时，最小二乘法就显得力不从心了。例以下图，肉眼能够很轻易地看出一条直线（模式），但算法却找错了。



RANSAC算法的输入是一组观测数据（每每含有较大的噪声或无效点），一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。RANSAC经过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：
算法

  • 有一个模型适应于假设的局内点，即全部的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
  • 用1中获得的模型去测试全部的其它数据，若是某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。
  • 若是有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
  • 而后，用全部假设的局内点去从新估计模型（譬如使用最小二乘法），由于它仅仅被初始的假设局内点估计过。
  • 最后，经过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
  • 上述过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么由于局内点太少而被舍弃，要么由于比现有的模型更好而被选用。



整个过程可参考下图：



关于算法的源代码，Ziv Yaniv曾经写一个不错的C++版本，我在关键处增补了注释： less

C代码   收藏代码
  1. #include <math.h>  
  2. #include "LineParamEstimator.h"  
  3.   
  4. LineParamEstimator::LineParamEstimator(double delta) : m_deltaSquared(delta*delta) {}  
  5. /*****************************************************************************/  
  6. /* 
  7.  * Compute the line parameters  [n_x,n_y,a_x,a_y] 
  8.  * 经过输入的两点来肯定所在直线，采用法线向量的方式来表示，以兼容平行或垂直的状况 
  9.  * 其中n_x,n_y为归一化后，与原点构成的法线向量，a_x,a_y为直线上任意一点 
  10.  */  
  11. void LineParamEstimator::estimate(std::vector<Point2D *> &data,   
  12.                                                                     std::vector<double> &parameters)  
  13. {  
  14.     parameters.clear();  
  15.     if(data.size()<2)  
  16.         return;  
  17.     double nx = data[1]->y - data[0]->y;  
  18.     double ny = data[0]->x - data[1]->x;// 原始直线的斜率为K，则法线的斜率为-1/k  
  19.     double norm = sqrt(nx*nx + ny*ny);  
  20.       
  21.     parameters.push_back(nx/norm);  
  22.     parameters.push_back(ny/norm);  
  23.     parameters.push_back(data[0]->x);  
  24.     parameters.push_back(data[0]->y);          
  25. }  
  26. /*****************************************************************************/  
  27. /* 
  28.  * Compute the line parameters  [n_x,n_y,a_x,a_y] 
  29.  * 使用最小二乘法，从输入点中拟合出肯定直线模型的所需参量 
  30.  */  
  31. void LineParamEstimator::leastSquaresEstimate(std::vector<Point2D *> &data,   
  32.                                                                                             std::vector<double> &parameters)  
  33. {  
  34.     double meanX, meanY, nx, ny, norm;  
  35.     double covMat11, covMat12, covMat21, covMat22; // The entries of the symmetric covarinace matrix  
  36.     int i, dataSize = data.size();  
  37.   
  38.     parameters.clear();  
  39.     if(data.size()<2)  
  40.         return;  
  41.   
  42.     meanX = meanY = 0.0;  
  43.     covMat11 = covMat12 = covMat21 = covMat22 = 0;  
  44.     for(i=0; i<dataSize; i++) {  
  45.         meanX +=data[i]->x;  
  46.         meanY +=data[i]->y;  
  47.   
  48.         covMat11    +=data[i]->x * data[i]->x;  
  49.         covMat12    +=data[i]->x * data[i]->y;  
  50.         covMat22    +=data[i]->y * data[i]->y;  
  51.     }  
  52.   
  53.     meanX/=dataSize;  
  54.     meanY/=dataSize;  
  55.   
  56.     covMat11 -= dataSize*meanX*meanX;  
  57.         covMat12 -= dataSize*meanX*meanY;  
  58.     covMat22 -= dataSize*meanY*meanY;  
  59.     covMat21 = covMat12;  
  60.   
  61.     if(covMat11<1e-12) {  
  62.         nx = 1.0;  
  63.             ny = 0.0;  
  64.     }  
  65.     else {      //lamda1 is the largest eigen-value of the covariance matrix   
  66.                //and is used to compute the eigne-vector corresponding to the smallest  
  67.                //eigenvalue, which isn't computed explicitly.  
  68.         double lamda1 = (covMat11 + covMat22 + sqrt((covMat11-covMat22)*(covMat11-covMat22) + 4*covMat12*covMat12)) / 2.0;  
  69.         nx = -covMat12;  
  70.         ny = lamda1 - covMat22;  
  71.         norm = sqrt(nx*nx + ny*ny);  
  72.         nx/=norm;  
  73.         ny/=norm;  
  74.     }  
  75.     parameters.push_back(nx);  
  76.     parameters.push_back(ny);  
  77.     parameters.push_back(meanX);  
  78.     parameters.push_back(meanY);  
  79. }  
  80. /*****************************************************************************/  
  81. /* 
  82.  * Given the line parameters  [n_x,n_y,a_x,a_y] check if 
  83.  * [n_x, n_y] dot [data.x-a_x, data.y-a_y] < m_delta 
  84.  * 经过与已知法线的点乘结果，肯定待测点与已知直线的匹配程度；结果越小则越符合，为 
  85.  * 零则代表点在直线上 
  86.  */  
  87. bool LineParamEstimator::agree(std::vector<double> &parameters, Point2D &data)  
  88. {  
  89.     double signedDistance = parameters[0]*(data.x-parameters[2]) + parameters[1]*(data.y-parameters[3]);   
  90.     return ((signedDistance*signedDistance) < m_deltaSquared);  
  91. }  



RANSAC寻找匹配的代码以下： 测试

C代码   收藏代码
  1. /*****************************************************************************/  
  2. template<class T, class S>  
  3. double Ransac<T,S>::compute(std::vector<S> &parameters,   
  4.                                                       ParameterEsitmator<T,S> *paramEstimator ,   
  5.                                                     std::vector<T> &data,   
  6.                                                     int numForEstimate)  
  7. {  
  8.     std::vector<T *> leastSquaresEstimateData;  
  9.     int numDataObjects = data.size();  
  10.     int numVotesForBest = -1;  
  11.     int *arr = new int[numForEstimate];// numForEstimate表示拟合模型所须要的最少点数，对本例的直线来讲，该值为2  
  12.     short *curVotes = new short[numDataObjects];  //one if data[i] agrees with the current model, otherwise zero  
  13.     short *bestVotes = new short[numDataObjects];  //one if data[i] agrees with the best model, otherwise zero  
  14.       
  15.   
  16.               //there are less data objects than the minimum required for an exact fit  
  17.     if(numDataObjects < numForEstimate)   
  18.         return 0;  
  19.         // 计算全部可能的直线，寻找其中偏差最小的解。对于100点的直线拟合来讲，大约须要100*99*0.5=4950次运算，复杂度无疑是庞大的。通常采用随机选取子集的方式。  
  20.     computeAllChoices(paramEstimator,data,numForEstimate,  
  21.                                         bestVotes, curVotes, numVotesForBest, 0, data.size(), numForEstimate, 0, arr);  
  22.   
  23.        //compute the least squares estimate using the largest sub set  
  24.     for(int j=0; j<numDataObjects; j++) {  
  25.         if(bestVotes[j])  
  26.             leastSquaresEstimateData.push_back(&(data[j]));  
  27.     }  
  28.         // 对局内点再次用最小二乘法拟合出模型  
  29.     paramEstimator->leastSquaresEstimate(leastSquaresEstimateData,parameters);  
  30.   
  31.     delete [] arr;  
  32.     delete [] bestVotes;  
  33.     delete [] curVotes;   
  34.   
  35.     return (double)leastSquaresEstimateData.size()/(double)numDataObjects;  
  36. }  



在模型肯定以及最大迭代次数容许的状况下，RANSAC老是能找到最优解。通过个人实验，对于包含80%偏差的数据集，RANSAC的效果远优于直接的最小二乘法。

RANSAC能够用于哪些场景呢？最著名的莫过于图片的拼接技术。优于镜头的限制，每每须要多张照片才能拍下那种巨幅的风景。在多幅图像合成时，事先会在待合成的图片中提取一些关键的特征点。计算机视觉的研究代表，不一样视角下物体每每能够经过一个透视矩（3X3或2X2）阵的变换而获得。RANSAC被用于拟合这个模型的参数（矩阵各行列的值），由此即可识别出不一样照片中的同一物体。可参考下图：







另外，RANSAC还能够用于图像搜索时的纠错与物体识别定位。下图中，有几条直线是SIFT匹配算法的误判，RANSAC有效地将其识别，并将正确的模型（书本）用线框标注出来：

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