机器视觉：ransac算法详解

一、说明： RANSAC是一种常用的参数估计方法，全称为Random Sample Consensus（随机抽样一致性）。它通过随机选择数据中的一部分，然后根据这些数据拟合模型，统计模型与其他数据的偏差，最终筛选出符合一定阈值的数据，用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域，如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁棒性，能够有效地估计参数。 在线性回归问题中，采样点具备明显的线性相关性；如下图左。然而有些情性中，噪声很大，线性性散布在非线性点的噪声中，将无法用线性回归 的方法进行直线提取。 文章地址：https://blog.csdn.net/gongdiwudu/article/details/112789674