#RANSAC

Visão computacional September 7, 2026

Guia básico de rastreamento de recursos — Como evitar a perda do mesmo ponto entre quadros

O rastreamento de características é o processo de encontrar o mesmo ponto físico em diferentes quadros de uma sequência de vídeo. Este artigo organiza o rastreamento de modelos, o fluxo óptico de Lucas-Kanade, a correspondência de descritores, o RANSAC, a rejeição de outliers e a predição de Kalman com equações e etapas de implementação, e explica as condições em que a Odometria Visual e o SLAM falham, juntamente com possíveis medidas de mitigação.

Fundamentals · 7 min de leitura Visão computacional September 7, 2026

Guia PnP — Recuperando a pose da câmera a partir de apenas pontos 3D e uma imagem

Perspective-n-Point (PnP) é o problema geométrico de estimar a posição e a orientação de uma câmera a partir de pontos 3D conhecidos e seus respectivos pontos de imagem. Este artigo aborda a equação de projeção, P3P/AP3P, EPnP, otimização iterativa, RANSAC, degenerescência planar e como o PnP é usado em SLAM visual, RA e topografia, apresentando os cálculos e uma lista de verificação para implementação.

Fundamentals · 7 min de leitura Visão computacional September 4, 2026

Introdução à homografia — Descrevendo a correspondência planar com uma única matriz 3x3

Uma homografia é a relação que une pontos no mesmo plano, ou a visão de uma câmera puramente rotativa, usando uma única transformação projetiva 3x3. Este artigo aborda a estimação baseada em DLT (Transformada Discreta de Lorentz), a robustez com RANSAC, a decomposição em rotação, translação e normal ao plano, e quando usá-la em vez da geometria epipolar, além de aplicações como costura de imagens e rastreamento de planos em realidade aumentada, com equações e diagramas.

Fundamentals · 9 min de leitura Visão computacional September 3, 2026

Geometria Epipolar — Leitura de Profundidade e Movimento da Câmera a partir de Duas Imagens

A geometria epipolar é a teoria que restringe como o mesmo ponto 3D se projeta em duas imagens. Este artigo explica sistematicamente a Matriz Fundamental e a Matriz Essencial, os algoritmos de 8 e 5 pontos, o RANSAC, a triangulação, a escolha entre geometria epipolar e homografia, a calibração, a implementação em OpenCV/COLMAP, as condições de falha e a recente estimativa baseada em aprendizado, com equações e diagramas.

Fundamentals · 19 min de leitura