目录

1 原理

1 基本假设

2 ransac算法流程

2 Ransac公式

3 详细步骤

4 示例代码

        RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）算法是一种基于随机采样的迭代算法，主要用于从一组包含大量噪声和异常值（外点）的数据中估计数学模型的参数。以下是对RANSAC算法的原理及公式的详细解释：

1 原理

1. 1 基本假设

   • 内点（Inliers）：这些点是能够被假设的数学模型正确描述的数据点，即它们与模型预测的结果较为接近。
   • 外点（Outliers）：这些点是偏离正常范围很远、无法被模型描述的数据点，通常是由于噪声、测量错误或错误的数据关联等原因产生的。

        RANSAC算法的基本思想是在假设数据集中包含正确数据（内点）和异常数据（外点）的前提下，通过随机采样和迭代的方式，找到能够最好地描述内点数据的数学模型。