RANSAC估计——以直线拟合为例

最新推荐文章于 2025-06-17 22:28:58 发布

Gareth Wang

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文章标签： RANSCA 直线拟合 c++ opencv 鲁棒估计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YunlinWang/article/details/78147026

本文介绍了RANSAC（随机采样一致性）方法在直线拟合中的应用，详细阐述了RANSAC的基本原理，包括随机选择点、确定一致集、寻找最佳拟合等步骤，并讨论了参数设置，如采样次数和距离阈值。同时，提供了一个基于OpenCV的RANSAC直线拟合代码示例。

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RANSAC估计——以直线拟合为例

RANSAC(RANdom SAmple Consensus)，即随机采样一致性。该方法最早是由Fischler和Bolles提出的一种鲁棒估计方法，最早用于计算机视觉中位姿估计问题，现在已广泛应用于已知模型的参数估计问题中。对于数据中存在大比例外点（错误数据、野值点）时，RANSAC方法十分有效。下面就以直线估计的例子来说明RANSAC的基本思想。

直线拟合RANSAC估计基本原理

RANSAC的思想比较简单，主要有以下几步：

随机选择两点(确定一条直线所需要的最小点集)；由这两个点确定一条线 $l$ ；

根据阈值 $t$ ，确定与直线 $l$ 的几何距离小于 $t$ 的数据点集 $S\left( l \right)$ ，并称它为直线 $l$ 的一致集；

重复若干次随机选择，得到直线 $l_1$ , $l_2$ ,…,