1、最小二乘法法，即，擬合 y= ax +b中的a和b
2、檢測點是否在直線上，也就是計算點到直線的距離是否小於我們設定的閾值。
具體做法，取直線的法向量為
p為待測點到直線上任一點的向量
3、ransac匹配
（1）在所有的資料點中隨機取m（m>2）個點，使用最小二乘法擬合一條直線；
（2）在剩餘點中，檢測到直線距離小於設定閾值的點的個數，如果個數多於之前記錄的最優值，則替換直線引數，並記錄此次的點數為最優值；
（3）是否達到設定的迭代次數，若是，則輸出直線引數並結束，否則重新迭代，回到步驟（1）；
4、影象匹配中濾除誤匹配的應用
影象匹配中，兩幅圖特徵點的轉換關係可以用單應性矩陣h表示，
其中，乙個目標影象角點位置和其對應的場景影象角點位置代表一組點對。單應性矩陣有8個未知數，每組資料點對可以列2個方程，所以至少需要4組資料點對，則矩陣方程為
令計算出h『後，則將剩下的點對進行投影誤差計算
ransac的作用就是找出最優的單應性矩陣。步驟
(1) 隨機抽出m（m>4）個樣本資料，計算出單應性矩陣h'，記為模型m；
(2) 使用剩餘的點對計算投影誤差，檢測誤差小於設定閾值的點的個數，如果個數多於之前記錄的最優值，則替換h'，並記錄此次的點數為最優值；
(3) 是否達到設定的迭代次數，若是，則輸出h'並結束，否則重新迭代，回到步驟（1）；
參考部落格
RANSAC演算法理解與應用
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RANSAC演算法的簡單理解
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