整理的几个ransac算法的博文链接

最新推荐文章于 2025-05-30 21:14:39 发布
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本文详细介绍了RANSAC算法的基本原理，并提供了基于Matlab和Java语言的实现案例。通过对最小二乘拟合方法的对比，展示了RANSAC算法在处理含有噪声数据集时的优势。

随机抽样一致性算法 王荣先

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html


matlab学习：最小二乘拟合&基于Ransac的直线拟合&椭圆拟合

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/10/13/2722149.html


ransac算法详解

http://grunt1223.iteye.com/blog/961063


ransac的matlab练习程序

http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/06/03/3115743.html


ransac算法的java语言实现

http://blog.tigerlihao.cn/2010/02/ransac-java.html

aurora_csdn
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PCL RANSAC算法在三维空间中拟合椭圆
CodeNexus的博客
08-15 893
随着计算机视觉和三维点云处理技术的发展，对于三维椭圆的拟合需求越来越迫切。其中，RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的模型拟合算法，能够鲁棒地从无序点云数据中拟合出符合预期形状的模型。本文将介绍如何使用PCL中的RANSAC算法实现三维空间中椭圆的拟合，并给出相应的源代码。本文介绍了如何使用PCL中的RANSAC算法实现三维空间中椭圆的拟合。通过导入必要的库、读取点云数据、下采样、估计法线和执行RANSAC算法，我们可以得到拟合好的椭圆模型，并将其可视化展示。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究
qq_36130719的博客
07-02 3566
目前，机器人在各个领域应用广泛，工厂车间中有工件搬运机器人，医院中有语 音指导机器人，在北京冬奥会上，有做咖啡机器人、防疫机器人等。这些机器人能够 正常运作的关键就是机器视觉技术，它充当着机器人的“眼睛”，通过模拟人体，利用 视觉传感器系统去识别物体的颜色、纹理、位置等信息，然后将这些信息通过算法进 行处理从而实现对目标物体的识别、检测与定位。因此机器视觉的本质就是用机器来 模拟人的视觉感官，去处理事情，使机器更加的智能化、现代化和自动化。
Ransac拟合椭圆
菜狗的玄学修炼室
05-09 5280
一、Ransac算法介绍 RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)最早是由Fischler和Bolles在SRI上提出用来解决LDP(Location Determination Proble)问题的，该算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的的数据中的噪声点，比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点。除去“外点”后剩下的数据点则为“内点”，即符合拟合模型的数据点。RANSAC算法的主要处理思想就是通过不断的迭代
matlab学习：最小二乘拟合&基于RANSAC的直线拟合&椭圆拟合
weixin_34061555的博客
10-13 1620
1.最小二乘拟合 最小二乘拟合是一种数学上的近似和优化，利用已知的数据得出一条直线或者曲线，使之在坐标系上与已知数据之间的距离的平方和最小。 2.RANSAC算法 参见王荣先老师的博文 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 3，直线拟合 建立模型时利用直线的一般方程AX+BY+C=0，随机选取两点构建...
RANSAC算法做直线拟合
IT小白菜
07-05 4985
原文来自我的博客：RANSAC算法做直线拟合 RANSAC算法之前了解过相关的原理，这两天利用晚上闲暇的时间，看了一下RANSAC算法的Python代码实现，这方面的资料很多了，这里就不在重复。在分析该RANSAC.py代码之前，想用自己的对RANSAC的理解对其做下总结。 在实际应用中获取到的数据，常常会包含有噪声数据，这些噪声数据会使对模型的构建造成干扰，我们称这样
RANSAC算法与outlier
一米阳光
01-24 1675
写在前面 通常样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。 RANSAC为Random Sample Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算...
有关ransac的几个博文链接
aurora_csdn的专栏
11-20 486
http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/06/03/3115743.html
SLAM之数据关联（RANSAC算法步骤详解）
格物致知
04-01 1万+
cv::findFundamentalMat在处理立体图像对的时候经常会用到对极几何的知识，计算基础矩阵也是很常见的事。OpenCV实现了基本矩阵的算法。对于老版本的C代码，计算基本矩阵的RANSAC方法中有一个迭代次数不收敛的bug，可能导致每次计算的采样次数都达到最大限制的次数，其根源在于计算采样可信度的公式有误，新版本的代码还没有仔细看过，不敢确定是否已经修正了这个bug。但是这个bug并不...
RANSAC算法在图像拼接上的应用的实现
GreenOpen专注图像处理
05-18 302
关于算法原理请参考《基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究》。一、问题提出 RANSAC的算法原理并不复杂，比较复杂的地方在于“建立模型”和“评价模型”。我们经常看到的是采用“直线”或者“圆”作为基本模型进行“建立”，而采用所有点到该“直线”或“圆”的欧拉距离作为标准来“评价”（当然是越小越好）。在经典的图像拼接算法中，需要对特征点进行配对。采用的模型简单来说为...
opencv中SIFT匹配对于误匹配点RANSAC算法接口的使用
Winder_Sky的博客
02-27 3974
小白一名，在测试opencv自带的SIFT特征点检测的过程中，发现在不设定create的SIFT探测器的参数或者设定的模糊系数较大的时候（未规定指定生成数目），一般会生成巨多的特征点，即使是有另一张图像进行匹配操作，最后得到的匹配对依旧是数量不少（大概对于一张几十k的图，可以生成上百甚至数百个特征点对），更加让人郁闷的是，最后生成的特征点对还不是十分的准确，甚至在一张图像特有的区域，明明另一张图像...
从噪声中寻找真理：RANSAC算法在测绘程序设计大赛中的实战指南（2025国赛选题一）（已于2025/6/3更新）
2501_92238416的博客
05-30 2012
关于[2025测绘程序设计大赛试题一：随机抽样一致性算法]的探讨。
PCL 点云分割与分类 Segmentation RANSAC随机采样一致性 平面模型分割 欧氏距离分割 区域聚类分割算法 最小分割算法 超体聚类 渐进式形态学滤波器
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万有文的博客
04-09 1万+
点云分割 博文末尾支持二维码赞赏哦_ 点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分， 使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提， 例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割， 然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取， 进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。 点云的分割与分类也算是一个大Topic了，这里因为多了一维就和二维图像比...
椭圆拟合
qq_27789527的博客
01-07 4633
1.最小二乘拟合 最小二乘拟合是一种数学上的近似和优化，利用已知的数据得出一条直线或者曲线，使之在坐标系上与已知数据之间的距离的平方和最小。 2.RANSAC算法 参见王荣先老师的博文 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 3，直线拟合 建立模型时利用直线的一般方程AX+BY+C=
二维点云数据椭圆拟合算法及C++实现
满城风絮
08-09 4974
参考： http://blog.youkuaiyun.com/xiamentingtao/article/details/54934467 http://blog.youkuaiyun.com/qq_23880193/article/details/49257769 （opencv） http://blog.youkuaiyun.com/xiao_lxl/article/details/46725985
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最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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RANSAC算法消除错配应用研究
RANSAC算法主要包含以下几个步骤： - 随机选择数据集中的一个子集作为基础样本集。 - 根据基础样本集估计模型参数。 - 利用估计出的模型参数计算所有数据点到该模型的距离，并根据设定的阈值判定哪些点是内点（即...
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