RANSAC 实现伪代码

最新推荐文章于 2025-03-04 20:06:19 发布

chenhuaijin

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分类专栏： Algo C/C++ 文章标签： image distance random arrays input algorithm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenhuaijin/article/details/7895525

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RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于从噪声数据中估计数学模型参数的迭代算法。它主要用于处理包含异常值的数据集，例如在图像处理中用于找到可靠匹配的特征点。RANSAC通过随机选择子集并拟合模型来工作，然后计算剩余数据点的拟合度，以此判断是否接受当前模型。算法重复这个过程直到达到预设的置信度或迭代次数上限。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

The input to the algorithm is:
n - the number of random points to pick every iteration in order to create the transform. I chose n = 3 in my implementation.
k - the number of iterations to run
t - the threshold for the square distance for a point to be considered as a match
d - the number of points that need to be matc