matlab RANSAC 拟合,[Matlab]基于matlab的ransac平面拟合程序

[Matlab]基于matlab的ransac平面拟合程序

[Matlab]基于matlab的ransac平面拟合程序

输入：①数据 ②抽样次数N ③距离阈值t ④数量阈值T

输出：最终估计的模型

程序流程：

1。data ：数据

2。取样本 ：确定模型参数p所需要的最小数据数n，随机取n个数据作为一个样本J

3。建模型：根据样本J建立模型Mp(J)。

4。判断距离：根据模型Mp(J)判断所有数据点到模型的距离。

5。记录：记录 距离小于t的个数total 和 距离小于t的点的索引。

6。判断：　若total>数量阈值T ：则用距离小于t的点重新估计模型 重复3-5一次。

若total

7。记录最大total和此时的模型作为最佳模型。

8。循环N次。

9。输出

函数ransac_fitplane

function [a,b,c,d]=ransac_fitplane(data,N,t,T)

figure;plot3(data(1,:),data(2,:),data(3,:),'o');hold on; % 显示数据

iter = N; %抽样次数N

number = size(data,2); % 总数

maxNum=0; %符合拟合模型的数据的个数

for i=1:iter %循环次数

sampleidx = randperm(number); sampleidx =sampleidx(1,1:3);

sample = data(:,sampleidx);