基本矩陣求解方法主要有：
直接線性變換法
基於ransac的魯棒方法。
先簡單介紹一下直接線性變換法：
注：三個紅線標註的三個等式等價。
在上述分析過程中，如果n>=8時，最小二乘法求解是否是最優估計呢？
接下來，我們重點**一下這個問題。
穩健（robust）:對資料雜訊的敏感性。
對於上述取樣，如果出現外點（距離正確值較遠），將會影響實際估計效果。
ransac主要解決樣本中的外點問題，最多可處理50%的外點情況。
基本思想：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：
有乙個模型適用於假設的局內點，即所有的未知引數都能從假設的局內點計算得出。
用1中得到的模型去測試所有的其它資料，如果某個點適用於估計的模型，認為它也是局內點。
如果有足夠多的點被歸類為假設的局內點，那麼估計的模型就足夠合理。
然後，用所有假設的局內點去重新估計模型，因為它僅僅被初始的假設局內點估計過。
最後，通過估計局內點與模型的錯誤率來評估模型。
這個過程被重複執行固定的次數，每次產生的模型要麼因為局內點太少而被捨棄，要麼因為它比現有的模型更好而被選用。
對上述步驟，進行簡單總結如下：
舉個例子：使用ransac——擬合直線
solvepnpransac
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