使用RANSAC算法拟合直线（含python实现代码）

最新推荐文章于 2024-06-15 13:12:58 发布

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本文深入介绍了RANSAC算法的基本原理及其在数据噪声处理中的应用。RANSAC算法通过反复选择数据子集来估计模型参数，有效排除了外点的影响，特别适用于存在大量噪声数据的情况。文中还提供了Python实现代码，展示了如何使用RANSAC算法拟合直线。

RANSAC算法介绍

定义
RANSAC (RAndom SAmple Consensus,随机采样一致) 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，比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点。

RANSAC 算最早是由Fischler和Bolles在SRI上提出用来解决LDP(Location Determination Proble)问题的。
算法基本思想和流程

RANSAC 是通过反复选择数据集去估计出模型，一直迭代到估计出认为比较好的模型。
具体的实现步骤可以分为以下几步：

1、选择出可以估计出模型的最小数据集；
2、使用这个数据集来计算出数据模型；
3、将所有数据带入这个模型，计算出“内点”的数目；
4、比较当前模型和之前推出的最好的模型的“内点“的数量，记录最大“内点”数的模型参数和“内点”数；
5、重复1-4步，直到迭代结束或者当前模型已经足够好了(“内点数目大于一定数量”)。

python实现代码

环境依赖
- python3.x
- numpy

核心代码

import numpy as np
import random
import math


def fit_line_by_ransac(point_list, sigma, iters = 1000, P = 0.99):
    # 使用RANSAC算法拟合直线
    # 迭代最大次数 iters = 1000
    # 数据和模型之间可接受的差值 sigma
    # 希望的得到正确模型的概率P = 0.99
    
    # 最好模型的参数估计
    best_a = 0#直线斜率
    best_b =