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ransac 是"random sample consensus"的縮寫。該演算法是用於從一組觀測資料中估計數學模型引數的迭代方法，由fischler and bolles在1981 提出，它是一種非確定性演算法，因為它只能以一定的概率得到合理的結果，隨著迭代次數的增加，這種概率是增加的。 該演算法的基本假設是觀測資料集中存在"inliers"（那些對模型引數估計起到支援作用的點）和"outliers"（不符合模型的點），並且這組觀測資料受到雜訊影響。ransac 假設給定一組"inliers"資料就能夠得到最優的符合這組點的模型。
ransac 演算法需要給定一些引數：
1）fit 乙個模型所需的最少樣本點數n；
2）最大迭代次數k；
3）確定某個點是否靠近模型的閾值t；
4）確定某個模型是好模型需要的符合該模型的最少樣本點數。
這些引數對ransac 演算法的結果影響很大。
ransac演算法直線引數估計**
1） 資料輸入，為了方便觀察，程式採用二值圖的方式輸入，其中黑點代表資料。輸出時採用綠點表示「inlineres」
紅點表示「outliners」
2） 初始化引數引數n，k，d，t。其中直線估計時n=2,另外我們初始化最小樣本數的比例k/n，其中n為總的樣本數。
3） 程式按照ransac 演算法執行，在結果圖中將最終選擇的模型裡，距離該模型小於閾值
4） 隨機選擇兩個點，確定一條直線，計算其他點到這條直線的距離，若小於閾值，則將其加入到「inlineres」中。
5） 若「inlineres」的數量大於符合該模型的最少樣本點數，則利用總體最小二乘重新估計出一條直線，計算誤差。若當前誤差小於
最優誤差，則修改最優誤差為當前誤差。
6） 迭代進行，直至完成。
結果如下
RANSAC魯棒引數估計
ransac 是 random sample consensus 的縮寫。該演算法是用於從一組觀測資料中估計數學模型引數的迭代方法，由fischler and bolles在1981 提出，它是一種非確定性演算法，因為它只能以一定的概率得到合理的結果，隨著迭代次數的增加，這種概率是增加的。該演算法的...
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