ransac核心思想就是隨機性和假設性，隨機性用於減少計算，迴圈次數是利用正確資料出現的概率。而假設性，就是說隨機抽出來的資料都認為是正確的，並以此去計算其他點，獲得其他滿足變換關係的點，然後利用投票機制，選出獲票最多的那乙個變換。
具體的流程：
1、在可以有（也可以沒有，主要看應用場景）條件限制（比如選的子集裡的點不能過遠等）的情況下，隨機選取子集，並假設為局內點。子集的大小，主要取決於要擬合模型的複雜度。
2、用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。
3、 用2中得到的模型去測試整個資料中其他資料，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。
4、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。
5、用所有擴充後的局內點去重新估計模型。
6、通過估計局內點與模型的錯誤率來評估模型。
7、如果當前模型效果比最好模型更好而被選用為最好模型，否則拋棄當前模型。至此完成乙個迭代，然後從第1步開始乙個新的迭代。
其實我們看完這個流程，其實ransca的思路通俗的說，就是在一定的條件下（不是沒有限制的隨機），去試，試的多了找到正確或者好的可能行就大了。整個思路很樸素，其實通過概率分析，其實他的得到好的結果的計算量，沒有你想想的那麼大，當然其還是有一定的概率會計算錯。
ransac特徵匹配案例解析
直線擬合
RANSAC演算法理解
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...
RANSAC演算法應用
在對資料進行建模時，我們往往會遇到資料中存在異常資料 outlier，一般稱為外點 的情況，如圖，用一條直線擬合圖中的點，其中左下和右上的點明顯是外點。此時使用最小二乘法，則會由於外點的存在偏離正確模型較多，如下圖，因此我們需要找出並剔除這些外點，從而得到乙個較好的模型。ransac random ...
RANSAC演算法應用
在對資料進行建模時，我們往往會遇到資料中存在異常資料 outlier，一般稱為外點 的情況，如圖，用一條直線擬合圖中的點，其中左下和右上的點明顯是外點。此時使用最小二乘法，則會由於外點的存在偏離正確模型較多，如下圖，因此我們需要找出並剔除這些外點，從而得到乙個較好的模型。ransac random ...