RANSAC原理

最新推荐文章于 2025-06-06 14:32:10 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-06 14:32:10 发布 · 827 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv

主要为了记录一下看到过的讲解RANSAC比较好的博客，感谢这些博主。

1.使用基础矩阵、单应性矩阵的RANSAC算法去除误匹配点对

https://blog.youkuaiyun.com/lhanchao/article/details/52849446

很清楚，对RANSAC方法的描述总结比较好，结合单应性矩阵的基础矩阵。

2.OpenCV中的RANSAC详解

https://blog.youkuaiyun.com/laobai1015/article/details/51683076

通过源代码来分析RANSAC原理

3.RANSAC算法详解

https://blog.youkuaiyun.com/u012221267/article/details/19297169

4.RANSAC算法原理与源码解析

https://blog.youkuaiyun.com/luoshixian099/article/details/50217655

5.OpenCV3.0实现SIFT特征提取+RANSAC剔除误匹配点

https://blog.youkuaiyun.com/lindamtd/article/details/80667826

opencv3中的实现

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

南儿smile

关注关注

1
点赞
踩
5

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

RANSAC算法学习

On my way

06-06

5674

1 算法简介 RANSAC（Random Sample Consesus）中文翻译为随机采样一致性，是利用一组包含异常数据的样本数据集计算得到数学模型参数的方法。若我们已知一个数据的数学模型，然后通过采集数据的方式计算模型参数。采集的数据中存在正确数据（inliers，可以被模型描述的数据）和异常数据（outliers，不符合模型的数据，噪声）。我们可以利用RANSAC算...

SIFT代码中RANSAC原理详解

tianmin6068的博客

05-12

1108

随机抽样一致算法（random sampleconsensus,RANSAC） 1. 参数介绍 nm：总的匹配点个数；内点：正确匹配点；外点：错误匹配点； p_badxform：允许的错误概率=0.01； in：当前内点集中元素个数，即符合当前矩阵的匹配点数； in_min：内点集中元素个数允许的最小值，即保证RANSAC最终计算出的转换矩阵的错误概率小于p_badxfor

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

RANSAC基本原理

最新发布

weixin_42462474的博客

06-06

1423

RANSAC，全称为“RANdom SAmple Consensus”，是一种用于模型拟合的迭代算法。它通过随机选择数据集中的样本子集，来推断数据中的内在模型，并用此模型来评估数据集中的所有点。RANSAC特别适用于存在大量噪声或异常值的情况。RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法，最早由Fischler和Bolles于1981年提出。这一算法最初是为了在计算机视觉领域解决线性回归问题中的异常值（outliers）问题。

RANSAC 原理

沧海桑田

04-26

1793

RANSAC, Random Sample Consensus(随机抽样一致算法)是一个通用的鲁棒估计算法，由Fischler和Bolles提出文献。

Ransac算法

02-28

通过Ransac算法剔除噪声点，用最小二乘法拟合直线和不剔除噪声点拟合直线之间的比较。

RANSAC算法剔除匹配误配点原理

10-22

ransac算法随机一致性采样方法被广泛应用于影像匹配中剔除匹配点对中的误配点对，效果明显，这段代码系网友所写，详细介绍了该方法的基本原理

RANSAC原理及直线拟合（python动态图解）

累了就要打游戏

11-26

8977

随机采样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）由斯坦福国际研究院的Fischler和Bolles于1981年首次提出[1]。RANSAC算法是一种随机参数估计迭代算法；从一组包含异常数据的样本数据集中，通过迭代的方式，估计已知数学模型的参数，并得到有效样本数据的算法；也可以将其理解为一种点集中离散值的检测方法。

AC-RANSAC原理

09-24

AC-RANSAC的原理是在每次迭代中，根据当前估计的模型参数，对每个数据点计算一个权重，该权重代表该点对于估计模型的一致性。然后，使用图切算法将这些权重转化为阈值，进而确定哪些数据点应该被认为是内点（一致的...

SURF算法与RANSAC原理在图像拼接中的应用研究

此外，结合RANSAC算法和单向性原理，该技术能够抵抗噪声干扰，准确地完成图像的对齐和拼接，从而提供高质量的全景图像输出。随着计算机视觉和图像处理技术的不断进步，图像拼接技术也将持续向着更高精度、更快速度的...

RANSAC算法原理与源码解析

xiaomai1996的博客

12-28

1222

随机抽样一致性（RANSAC）算法，可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。在图像配准以及拼接上得到广泛的应用，本文将对RANSAC算法在OpenCV中角点误匹配对的检测中进行解析。 1.RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H，矩阵大小为3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多，通常令h33=1来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方

RANSAC去除误匹配算法

07-12

一种常用的去除误匹配的算法，在matlab环境下运行，具有较好的效果

RANSAC原理 by MRPT

weixin_43848793的博客

06-05

335

ransac模板使用该函数的关键是要根据不同情况设置fit_func、dist_func和degen_func。 template <typename NUMTYPE> bool RANSAC_Template<NUMTYPE>::execute( const CMatrixTemplateNumeric<NUMTYPE> &data, //数...

随机采样一致性（RANSAC）原理

xinxiangwangzhi_的博客

04-23

1万+

RANSAC是一种常用的稳健估计的方法，稳健估计的方法有很多，特别是在大量数据处理中。在机器自动化数据采集过程中，不可避免的有三种误差，粗差，系统误差，偶然误差，分别可以对应三种解决方法获取最优解：无偏估计，有偏估计，抗差（robustness）估计（稳健估计）。粗差即错误，尽管对于数据预处理之后，粗差仍不可能完全剔除，对于含有少量粗差的最优解的估计通常有两类，三种思路，第一类，将全部数据做为初...

RANSAC算法原理

qq_41327049的博客

09-26

752

RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）算法是一种基于随机采样的迭代算法，主要用于从一组包含大量噪声和异常值（外点）的数据中估计数学模型的参数。综上所述，RANSAC算法是一种强大且灵活的数学工具，它在处理包含噪声和异常值的数据集时表现出色，为计算机视觉和计算机图形学等领域的研究和应用提供了有力的支持。迭代优化：重复以上步骤（随机采样、模型拟合、内点判定、评估模型），直到达到预设的迭代次数或找到足够好的模型（如内点数量最多的模型）。这个概率随着迭代次数的增加而增加。

Ransac算法原理

xiaoxin_ling的专栏

02-17

1万+

Ransac是一种非常简单的算法用于在一群样本中去掉噪声样本，得到有效的样本采用随机抽样验证的方法以下节选自wikipedia，选有用的贴了过来RANSACRANSAC is an abbreviation for "RANdom SAmple Consensus". It is an algorithm to estimate parameters of a mathematical mod

基本RANSAC的原理

Reaearcher-Du

05-22

2672

本文主要参考以下两篇博文以及提供的源代码，在此感谢原作者： 1、https://www.cnblogs.com/xrwang/p/SampleOfRansac.htm 2、https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40023317/article/details/90215182 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...