红豆冰修狗勾

文章目录使用RANSAC进行直线拟合总体最小二乘法直线推导根据几何意义推导从解齐次方程的角度推导方法一方法二总结References之前介绍了RANSAC算法原理的基本原理和算法实现流程，那么我们在具体使用时，应当如何应用呢。由于RANSAC算法的通用性，其适用于各种模型拟合的场景下，如二维（三维）直线拟合、平面拟合、椭圆拟合等等。skimage官方文档中给出了几个使用RANSAC进行模型拟合的例子。使用RANSAC进行直线拟合首先先看一个使用RANSAC进行直线拟合的简单例子。参考RANSAC算法详

算法介绍首先我们从Random sample consensus - Wikipedia上找到RANSAC原理的介绍。RANSAC算法的中文名称是随机抽样一致算法(Random Sample Consenus)，简单的说，通过RANSAC算法，我们将数据分为inliers和outliers,inliers是对于模型拟合有效的点，也称之为内点；outliers是对于模型拟合无效的点，也就是错误的数据点，称之为外点。而我们在使用观测数据拟合模型的过程中，外点的存在对于使用数据拟合模型是有害的，那么我们该如何