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：
1.首先我們先隨機假設一小組局內點為初始值。然後用此局內點擬合乙個模型，此模型適應於假設的局內點，所有的未知引數都能從假設的局內點計算得出。
2.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，將局內點擴充。
3.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。
4.然後，用所有假設的局內點去重新估計模型，因為此模型僅僅是在初始的假設的局內點估計的，後續有擴充後，需要更新。
5.最後，通過估計局內點與模型的錯誤率來評估模型。
整個這個過程為迭代一次，此過程被重複執行固定的次數，每次產生的模型有兩個結局：
1、要麼因為局內點太少，還不如上一次的模型，而被捨棄。
2、要麼因為比現有的模型更好而被選用。
隨機抽樣一致性演算法（RANSAC）
隨機抽樣一致性演算法 ransac 以下都是個人對於ransac的一些認識，可能有比較大的問題，望大家批評指正。應用的範圍 主要在散點圖中獲得乙個已知模型的引數，使得符合這個模型引數的點最多。散點圖由局內點和局外點之分，當散點在模型上時則是局內點，如果在模型外則為局外點。ransac的目標是找尋乙個...
matlab練習程式（隨機抽樣一致RANSAC）
ransac在影象拼接中有所使用，有時候也在影象理解的相關演算法中有所使用。演算法簡介如下 摘自 影象處理 分析與機器視覺 第3版 1.假設我們要將n個資料點x 擬合為乙個由至少m個點決定的模型 m n，對於直線，m 2 我這裡實際是兩個不同均值 協方差高斯分布產生的資料 2.設迭代計數k 1。3....
matlab練習程式（隨機抽樣一致RANSAC）
ransac在影象拼接中有所使用，有時候也在影象理解的相關演算法中有所使用。演算法簡介如下 摘自 影象處理 分析與機器視覺 第3版 1.假設我們要將n個資料點x 擬合為乙個由至少m個點決定的模型 m n，對於直線，m 2 我這裡實際是兩個不同均值 協方差高斯分布產生的資料 2.設迭代計數k 1。3....