无水先生
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机器视觉：ransac算法详解

目录

一、说明：

二、算法步骤

三、算法代码

四、其它补充

一、说明：

        RANSAC是一种常用的参数估计方法，全称为Random Sample Consensus（随机抽样一致性）。它通过随机选择数据中的一部分，然后根据这些数据拟合模型，统计模型与其他数据的偏差，最终筛选出符合一定阈值的数据，用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域，如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁棒性，能够有效地估计参数。

        在线性回归问题中，采样点具备明显的线性相关性；如下图左。然而有些情性中，噪声很大，线性性散布在非线性点的噪声中，将无法用线性回归 的方法进行直线提取。

机器视觉：ransac算法详解_第1张图片

         随机样本一致性 (RANSAC) 是一种迭代方法，用于从一组包含异常值的观察数据中估计数学模型的参数，此时异常值不会对估计值产生影响。因此，它也可以解释为一种异常值检测方法。 [1]从某种意义上说，它是一种非确定性算法࿰

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