PnPsolver* pSolver = new PnPsolver(mCurrentFrame,vvpMapPointMatches[i]); pSolver->SetRansacParameters( 0.99, //用于计算RANSAC迭代次数理论值的概率 10, //最小内点数, 但是要注意在程序中实际上是min(给定最小内点数,最小集,内点数理论值),不一定使用这个 300, //最大迭代次数 4, //最小集(求解这个问题在一次采样中所需要采样的最少的点的个数,对于Sim3是3,EPnP是4),参与到最小内点数的确定过程中 0.5, //这个是表示(最小内点数/样本总数);实际上的RANSAC正常退出的时候所需要的最小内点数其实是根据这个量来计算得到的 5.991); // 自由度为2的卡方检验的阈值,程序中还会根据特征点所在的图层对这个阈值进行缩放 vpPnPsolvers[i] = pSolver; nCandidates++;
时间: 2025-04-03 19:09:59 浏览: 30
### 初始化 `PnPSolver` 类
在初始化过程中,`PnPSolver` 类的构造函数 `PnPSolver()` 接受一个帧和与其匹配的地图点作为输入参数。这一步的主要目的是创建并初始化一个 `PnPSolver` 对象,以便后续能够利用该对象执行相机位姿计算的相关操作[^2]。
以下是伪代码示例展示如何调用构造函数完成初始化:
```cpp
// 假设我们已经有一个 Frame 和 MapPoints 数据结构
Frame currentFrame;
std::vector<MapPoint*> matchedMapPoints;
// 使用这些数据实例化 PnPSolver 对象
PnPSolver solver(currentFrame, matchedMapPoints);
```
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### 配置 RANSAC 参数的方法
对于 RANSAC 参数的设置,可以通过调用 `SetRansacParameters()` 方法实现。此方法允许用户指定六个关键参数,尽管它们都有默认值,但在实际应用中可能需要根据具体场景调整这些参数以获得更好的性能[^1]。下面逐一说明各个参数的意义及其作用范围:
1. **用于理论计算 RANSAC 迭代次数的概率参数**
表示期望的成功概率,默认通常为 0.99 或更高。它决定了算法运行的最大迭代次数以达到一定可靠性水平。
2. **最小的内点数量**
定义了一个模型被认为是有效所需的最少支持点数目。如果检测到的有效对应关系低于这一数值,则认为当前假设失败。
3. **最大迭代次数**
控制整个 RANSAC 流程最多尝试多少次随机采样。增加此值可提高找到最优解的可能性但也增加了时间开销。
4. **求解问题的最小样本数量**
即构建初始几何模型所需的数据点个数,在 PnP 场景下一般固定为三个非共线的空间三维点与图像平面上相应二维投影构成的一组观测对。
5. **内点比例**
反映了真实数据集中预期存在的正确测量占总体的比例情况。合理估计有助于优化迭代上限设定。
6. **用于判定内点的距离阈值**
设定了判断某一点是否属于某个候选模型内部成员的标准界限。较小值倾向于严格筛选而较大值则较为宽松。
下面是配置上述参数的一个例子:
```cpp
solver.SetRansacParameters(
/* probability */ 0.99,
/* min_inliers */ 10,
/* max_iterations */ 1000,
/* min_sample_size */ 4,
/* expected_ratio */ 0.5,
/* threshold */ 1.0); // 距离单位取决于具体应用场景
```
注意:以上仅为示范用途的实际项目里应依据具体情况灵活调整各超参取值。
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#### 总结
通过上述描述可以看出,要成功初始化 `PnPSolver` 并适当配置其内的 RANSAC 算法相关选项,需遵循如下步骤:
- 利用有效的帧信息及关联地图点建立目标类实体;
- 明确各项影响最终效果的关键因子含义后再做针对性赋值处理。
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