隨機抽樣一致性演算法（ransac）
以下都是個人對於ransac的一些認識，可能有比較大的問題，望大家批評指正。
應用的範圍：主要在散點圖中獲得乙個已知模型的引數，使得符合這個模型引數的點最多。
散點圖由局內點和局外點之分，當散點在模型上時則是局內點，如果在模型外則為局外點。ransac的目標是找尋乙個模型引數使得局內點最多。
整個演算法可以分為以下幾個部分：
1.隨機選取最少能夠計算模型引數的點，計算獲得模型引數
2.根據1中獲得的模型引數去判斷局內點s1
3.根據s1採用最小二乘等方法計算模型引數。
4.根據3中獲得的引數判斷局內點s2以及局內點個數n
5.獲取s2對應的模型引數。
6.如果n大於之前之前記錄的最大的局內點個數，則更新最大的局內點個數，更新對應的引數。
7判斷是否達到迴圈次數，如沒有跳到1，否則跳出迴圈
最大的局內點個數對應的引數就是最終要求的引數。
一些技巧：
在乙個專案中，由於需要擬合乙個圓，而干擾點較多，就採用了ransac去做了擬合。
考慮到2中判斷是否為局內點是乙個非常粗糙的判斷，所以可以在2中放寬判斷標準。在4中嚴格判斷標準。
在專案中達到的效果還是比較理想的。
RANSAC 隨機抽樣一致演算法
ransac通過反覆選擇資料中的一組隨機子集來達成目標。被選取的子集被假設為局內點，並用下述方法進行驗證 1.首先我們先隨機假設一小組局內點為初始值。然後用此局內點擬合乙個模型，此模型適應於假設的局內點，所有的未知引數都能從假設的局內點計算得出。2.用1中得到的模型去測試所有的其它資料，如果某個點適...
RANSAC 隨機取樣一致性演算法
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...
隨機取樣一致性演算法RANSAC
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...