实现的算法是： 1- 归一化 8 点算法2- 代数误差最小化（迭代） 3- 几何误差最小化（迭代） 并且是 R. Hartley 和 A. Zisserman “计算机视觉中的多视图几何”的算法 11.1 到 11.3。 几何误差最小化包括黄金标准算法 (MLE) 以及几何误差的 Sampson 近似。 代码的使用应该很简单。 函数的输入和输出、它们的维度和描述在每个文件的标题中可用。 试试 help det_F_normalized_8point 例如。 为了能够比较算法的性能，与书中相同的标准：使用残差（参见 compare_results.m）。 此外，使用不同的噪声模型来测试算法的鲁棒性：高斯加性噪声、均匀噪声和杂散噪声（可以看作是异常值）。 为了获得最佳结果，可以使用从代数最小化算法计算的 F 估计值来初始化黄金标准算法。
