我使用Nister的5点方法来计算基本矩阵。使用RANSAC和Sampson错误阈值进一步改善了异常值剔除。我随机选择5个点集，估计基本矩阵并评估匹配向量的Sampson误差。Sampson误差低于阈值t（在我所举的示例中设置为0.01）的点坐标被设置为inliers。对所有基本矩阵都重复此过程，我们保留了构成最佳分数的那个矩阵。
我注意到，大多数d值（桑普森误差的向量）太大：例如，如果d的大小为（1x1437），如果我做g = find（abs（d）> 0.01）；长（g）
然后length（g）= 1425，这意味着只有7个值是该阈值的不正确整数！
如何设置阈值？如何解释桑普森误差值？
请帮帮我。谢谢
桑普森距离是几何距离的一阶近似值。可以理解如下：
给定基本矩阵F和一对对应关系（x，x'），使得x'Fx = e，这对对应关系的距离/误差是多少？为所有对应关系（y，y'）定义几何距离，使得y'Fy = 0，即|| xy || ^ 2 + || x'-y'|| ^ 2的最小值（换句话说，与（x，x'）最接近的对应对，精确地满足F矩阵）。可以证明，桑普森误差是该最小距离的第一近似值。
直观地，桑普森误差可以粗略地认为是点x到对应的极线x'F之间的平方距离。在这种情况下，阈值0.01太小（您几乎找不到基本矩阵，因此所有对应关系都在0.1像素精度以内）。建议的阈值将介于1到10（1到3个像素错误）之间，具体取决于图像对的大小/分辨率/质量。
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