隨機取樣一致性演算法在計算機視覺領域有著廣泛的運用，在點雲分割中，經常用到隨機取樣一致性演算法，所以就仔細研究了一下該演算法，並記下了一些便於理解的筆記。
取樣一致性引數估計演算法主要用於排除錯誤樣本，可以從一組包含「局外點」的觀測資料中，通過迭代的方式估計數學模型引數。
ransac隨機取樣一致性演算法：
先從樣本中隨機抽選出乙個樣本子集，然後使用最小方差估計演算法對這個子集計算模型引數，然後計算所有樣本與該模型的偏差，再用乙個預先設定好的閾值與偏差進行比較，當偏差小於閾值時，則該點標記為樣本內點，否則剔除。記錄內點的個數，然後重複這一過程，每一次重複，都記錄下最佳模型引數(即樣本內點個數最多)，每一次迭代後，會根據期望的誤差率、總樣本個數、當前迭代次數計算乙個迭代結束評判因子，根據此來決定迭代結束。
這個演算法裡面有兩個問題：1、閾值的設定 2、迭代的次數
lmeds最小中值方差估計演算法：
與ransac演算法前面部分流程都差不多，不同的是lmeds記錄的是所有樣本中，偏差值居中的那個樣本的偏差，以及本次計算得到的模型引數。因此就不需要在預先設定閾值了，重複前面的過程n次，從n個偏差中選出乙個最小的，他對應的模型引數就是最終的模型引數估計值
該演算法已經在pcl點雲庫中實現了，具體的**，在點雲分割中一起寫吧，打那麼多字有點累~
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...
PCL RANSAC取樣一致性演算法
在計算機視覺領域廣泛的使用各種不同的取樣一致性引數估計演算法用於排除錯誤的樣本，樣本不同對應的應用不同，例如剔除錯誤的配準點對，分割出處在模型上的點集，pcl中以隨機取樣一致性演算法 ransac 為核心，同時實現了五種類似與隨機取樣一致形演算法的隨機引數估計演算法，例如隨機取樣一致性演算法 ran...