【halcon】特征点匹配proj_match_points_ransac算子

一、说明

        halcon的许多算子内涵两种以上的理论或算法，proj_match_points_ransac就是其中之一，它至少包含了射影几何和ransac算法两个内容。本篇将讲述三个方面：

1、射影几何的透视投影原理；

2、ransac的回归原理；

3、proj_match_points_ransac如何使用的案例；

二、综述

 2.1 proj_match_points_ransac算子功能

        该算子有什么用途？

        1）在实现图像拼接的时候必用。

        proj_match_points_ransac是一个计算两个图像中匹配点集的函数，利用RANSAC算法来排除误匹配点。RANSAC算法是一种模型拟合算法，可用于数据中存在噪声或异常值时的模型拟合。在该算子中，RANSAC被用来估计两个图像之间的变换矩阵（如投影矩阵），并利用该矩阵对匹配点集进行映射，从而排除误匹配。该算子的主要功能是：

1. 计算由两个图像中检测到的特征点组成的匹配点集。
2. 利用RANSAC算法来估计两个图像之间的变换矩阵，并排除误匹配点。
3. 将经过RANSAC筛选后的匹配点集按照一定规则排序，以便于后续的图像配准和拼接操作。
4. 返回匹配点集及其对应的变换矩阵，以便于在后续的处理中使用。

        2）可以实现相机校准

        相机校准是通过矫正相机镜头的畸变和姿态，以确保相机拍摄的图像与真实场景相符合的过程。主要包括以下几个方面的校准：

1. 畸变校准