ransac範例的正式描述如下：
首先，要給定：
1乙個模型，該模型需要最少n個資料點去例項化它的自由引數；
2一組資料點p，p中包含資料點的數量#(p)大於n。
然後，
從p中隨機地選擇n個點（組成p的乙個子集s1）並例項化這個模型（構造成m1）。
接下來，
利用例項化的模型m1去測定p中點的某個子集s1*，這些點相對於m1的錯誤被限制在乙個給定的閾值下，其中s1*被稱作s1的一致性集合。
或者：利用例項化的模型m1去逐個測定p中的其它點，捨掉那些偏離m1較大的點，保留那些偏離m1較小的點並組成乙個集合s1*，該集合被稱作s1的一致性集合。
接下來的步驟要對s1*中點的數量#(s1*)進行條件判定：
if( #(s1*) >= t ) // t是乙個閾值，是p中離群點（相對於m1）數量的估計函式
利用s1*（+s1）去計算乙個新的模型m1*；// 例如用最小二乘法
if( #(s1*) < t )
隨機地選擇乙個新的子集s2，並重複以上過程；
如果，
在幾次預定義的實驗次數之後，找到的一致性集合含有點的數量總是小於t；
那麼，
要麼使用已經找到的最大的一致性集合去解決這個模型；
要麼以失敗來終結掉這個演算法。
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作用1 點雲分割通過 空間平面 直線 二維或三維圓 圓球 錐體等模型 進行分割。作用2 點雲的配準對的剔除 例子 五個點雲，三個配準，利用ransac可以剔除另外兩個 演算法簡介 從樣本中抽取乙個子集，通過該演算法最小方差對這個樣本計算出這個該模型的引數 例如模型是一條直線，那麼計算該樣本所有的點到...
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