隨機取樣一致性（randomsampleconsensus），是 指從一組包含 「局外點」的資料集中，通過迭代方法估算數學模型的引數。
ransac是一種不確定的演算法，它有一定的概率得出乙個合理的結果，為了提高概率必須增加迭代次數。
來看這樣乙個簡單樣例，假設我們想擬合一條直線：
可以看到，圖中 紅色的點是 「局外點」，藍色的為 「內部點」，很明顯，我們想通過不斷隨機抽取的方式，使得我們選中的點恰好為藍色點，因為在這種情況下，擬合得到的模型誤差最小。
ransac 演算法思路非常簡單，在模型確定以及最大迭代次數允許的情況下，ransac總是能找到最優解。對於包含50%以上誤差的資料集，ransac的效果遠優於直接的最小二乘法。
關於拼接這裡不多說，前面的章節有過介紹，可以參考作者之前的博文【全景拼接 】。
我們來看一段作者蒐集的**（來自於 ziv yaniv）：
#include #include "lineparamestimator.h"
lineparamestimator::lineparamestimator(double delta) : m_deltasquared(delta*delta) {}
void lineparamestimator::estimate(std::vector&data,std::vector¶meters)
void lineparamestimator::leastsquaresestimate(std::vector&data, std::vector¶meters)
meanx/=datasize;
meany/=datasize;
covmat11 -= datasize*meanx*meanx;
covmat12 -= datasize*meanx*meany;
covmat22 -= datasize*meany*meany;
covmat21 = covmat12;
if(covmat11<1e-12)
else
parameters.push_back(nx);
parameters.push_back(ny);
parameters.push_back(meanx);
parameters.push_back(meany);
}
bool lineparamestimator::agree(std::vector¶meters, point2d &data)
// ransac尋找匹配的**
templatedouble ransac::compute(std::vector&meters,parameteresitmator*paramestimator,std::vector&data,int numforestimate)
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