RANSAC-随机一致性采样

2019年3月7日 下午7:10

前提：

1. N-样本点个数
2. K-求解模型需要最少的点的个数

过程：

1. 随机采样K个点
2. 对该K个点拟合模型 不是全部
3. 计算其它点到拟合模型的距离小于一定阈值，当作内点，统计内点个数
4. 重复M次，选择内点数最多的模型
5. 利用所有的内点重新估计模型(可选)

理解：

1. 理解：
   1. 通过多份数据建立多个模型，从中间挑取最好的，并且在这个过程中国还以把外点挑出来
2. 何时用：
   1. 想排除一些外点
   2. 想在包含外点的数据中建立一个比较好的模型
3. RANSAC的作用：
   1. 用部分的数据就可以建立出一个好模型
   2. 并且，可以找出外点