【(最小二乘法作用是求解线性回归的方法,使得估计值和真实值之间】1.最小二乘法估计得到如下图
(线性回归:自变量和因变量两者之间的关系可以用直线近似表示)
(最小二乘法作用是求解线性回归的方法,使得估计值和真实值之间差的平方最小的方法)
因为会照顾到所有数据所以偏差比较大
2.的作用:选4对点算出H,放入图片算误差,想要一组好的H 。然后一直迭代出比较好的H
下面是的步骤
局内点指比较符合模型的点(正常的点)
局外点指比较偏离模型的点
w是局内点占比,是未知的
然后反解出k(即迭代次数)
两张图进行特征匹配,假设一幅图坐标点(x,y);另一幅为(x',y'),通过单 应性矩阵H,将一幅图的坐标放到另一幅图片上 。(一张不动,一张做变换,两幅图就可以拼到一起)
可以发现是耦合的,x'=H11x+H12y,既有x又有y无法做到耦合?
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