二、**示例
三、結果展示
隨機抽樣一致性演算法ransac(random sample consensus)是一種迭代的方法來從一系列包含有離異值的資料中計算數學模型引數的方法。
ransac演算法本質上由兩步組成，不斷進行迴圈：
(1)從輸入資料中隨機選出能組成數學模型的最小數目的元素，使用這些元素計算出相應模型的引數。選出的這些元素數目是能決定模型引數的最少的。
(2)檢查所有資料中有哪些元素能符合第一步得到的模型。超過錯誤閾值的元素認為是離群值（outlier),小於錯誤閾值的元素認為是內部點（inlie
利用 ransac 演算法擬合平面
最近專案中遇到乙個問題，老闆給了一組資料然後要求獲取其中處於同乙個平面上的資料點的資訊，很明顯就是使用ransac 演算法進行處理。這裡我們使用自己的理解來說明下這個演算法。1.首先我們從給定的資料集中隨機挑選幾組資料獲取乙個模型 最好可以保證隨機挑選的資料不重複 2.將這個擬合方程作用於所有的資料...
matlab中實現RANSAC平面擬合
三維平面擬合 生成隨機資料 內點mu 0 0 0 均值 s 2 0 4 0 4 0 4 0 8 協方差 data1 mvnrnd mu,s,300 產生200個高斯分布資料 外點mu 2 2 2 s 8 1 4 1 8 2 4 2 8 協方差 data2 mvnrnd mu,s,100 產生100個...
PCL學習3 平面擬合
pcl平面擬合功能位於模組sample consensus中 pcl sample consensus 該模組基於 隨機抽樣一致演算法 random sample consensus 不僅可以用於平面擬合，也可以擬合柱面 球面等，對ransac的簡單解釋 ransac可以從一組包含 局外點 的觀測資...