estgeotform2d
从匹配点对估计二维几何变换
语法
描述
tform= estgeotform2d (matchedPoints1，matchedPoints2，transformType）matchedPoints1到另一幅图像中匹配点的内线matchedPoints2．
［additional返回一个向量，使用前面语法中的输入参数将每个匹配的点对指定为内参值或离群值。tform，inlierIndex] = estgeotform2d(___）
［此外，返回一个状态代码，指示函数是否可以估计转换，如果不能，则说明为什么会失败。如果没有指定tform，inlierIndex，状态] = estgeotform2d(___）状态输出时，对于不能产生结果的条件，函数会返回一个错误。
［___] = estgeotform2d(___，使用一个或多个名称-值参数指定其他选项，以及使用以前语法中的任何参数组合。例如,名称=值）信心= 99将寻找最大内嵌数的置信度值设置为99．
例子
SURF特征点的二维几何变换拟合
读取图像并显示它。
原文= imread(“cameraman.tif”）;imshow(原始)标题(的“原始图像”）
扭曲和显示转换后的图像。
扭曲= imresize(原始，0.7);扭曲= imrotate(扭曲，31);imshow(扭曲)标题(“改变了形象”）
从原始图像和变换后的图像中检测和提取特征。
ptsorigoriginal =检测特征(原始);ptsdistortion = detectsurfeatuatures(扭曲的);[featresoriginal, validptsorigoriginal] = extractFeatures(original, ptsorigoriginal);[featuresdistortion, validptsdistortion] = extractFeatures(扭曲，ptsdistortion);
匹配和显示图像之间的特征。
index_pairs = matchFeatures(featuresOriginal, featuresdistortion);matchedPtsOriginal = validPtsOriginal(index_pairs(:，1));matchedpts失真= validpts失真(index_pairs(:，2));showMatchedFeatures(原始、扭曲、matchedPtsOriginal matchedPtsDistorted)标题(“SURF点与离群值匹配”）
排除异常值，估计变换矩阵，并显示结果。
[tform,inlierIdx] = estgeotform2d(matchedptsdistortion, matchedptsorigoriginal，“相似”）;inlierpts失真= matchedpts失真(inlierIdx，:);inlierptsorigoriginal = matchedptsorigoriginal (inlierIdx，:);showMatchedFeatures(原始、扭曲、inlierPtsOriginal inlierPtsDistorted)标题(“匹配的Inlier点”）
使用估计的变换从失真图像中恢复并显示原始图像。
outputView = imref2d(size(original));Ir =扭曲的，变形的，变形的“OutputView”, outputView);imshow (Ir)标题(“恢复图像”）
输入参数
matchedPoints1- - - - - -匹配第一张图像中的点
米2矩阵|点特征对象
匹配第一个图像中的点，指定为米的-by-2矩阵米[数目]x y中描述的点特征对象之一点特征类型．
matchedPoints2- - - - - -从第二幅图像中匹配点
米2矩阵|点特征对象
匹配第一个图像中的点，指定为米的-by-2矩阵米[数目]x y中描述的点特征对象之一点特征类型．
transformType- - - - - -转换类型
“刚性”|“相似”|“仿射”|“射影”
转换类型，指定为“刚性”，“相似”，“仿射”,或“射影”．每种转换类型都需要最少数量的匹配点对来估计转换。您通常可以通过使用大量匹配的点对来提高转换的准确性。该表显示了与每个转换类型相关联的对象类型，以及转换所需的匹配点对的最小数目。
| 转换类型 | tform对象 |
匹配点对的最小数目 |
|---|---|---|
“刚性” |
rigidtform2d |
2 |
“相似” |
simtform2d |
2 |
“仿射” |
affinetform2d |
3. |
“射影” |
projtform2d |
4 |
数据类型:字符串
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。
例子:信心= 99将寻找最大内嵌数的置信度值设置为99．
MaxNumTrials- - - - - -最大随机试验
1000(默认)|正整数
随机试验的最大次数，指定为正整数。此值指定函数为查找匹配点对而进行的随机尝试次数。指定更高的值会导致函数执行额外的计算，这增加了查找内线的可能性。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
信心- - - - - -找到最大内线数的信心
99(默认)|正数值标量
找到最大内嵌数的置信度，指定为范围(0,100)中的正数值标量。增加这个值会导致函数执行额外的计算，从而增加找到更多内线的可能性。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
MaxDistance- - - - - -从点到投影的最大距离
1．5(默认)|正数值标量
从一点到相应点投影的最大距离，用正数值标量表示。MaxDistance指定一个点与其对应点的投影位置可以不同的最大距离(以像素为单位)。相应的投影是基于估计的变换。
函数检查从的变换matchedPoints1来matchedPoints2，然后应用变换后计算每对匹配点之间的距离。如果配对点之间的距离大于MaxDistance值时，则该对被认为是该转换的离群值。如果距离小于MaxDistance，那么这对被认为是内线。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
输出参数
算法
该函数使用m估计样本一致性(MSAC)算法排除异常值。MSAC算法是随机样本共识(RANSAC)算法的一种变体。由于MSAC算法的随机特性，运行之间的结果可能不相同。
参考文献
[１]
[２]
扩展功能
版本历史
R2022b中引入
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