概要
本文介绍基于ransac随机抽样一致性随机抽样一致性的直线拟合方法，涵盖一下的内容。
- ransac的算法思想
- ransac的算法步骤
- 如何调整ransac算法迭代的次数
- 基于opencv编码实现
ransac算法流程
RANSACRANdomSAmpleConsensusRANdomSAmpleConsensus，即随机采样一致性。该方法最早是由Fischler和Bolles提出的一种鲁棒估计方法，最早用于计算机视觉中位姿估计问题，现在已广泛应用于已知模型的参数估计问题中。对于数据中存在大比例外点（错误数据、野值点）时，RANSAC方法十分有效。其思想比较直观和容易理解，即可从坐标点中随机抽取两点，计算一条直线，然后判断所有的点与该直线的吻合程度，不断重复直到挑选出最好的。
采样迭代次数确定
关于迭代多少次比较合适ransac原论文中有介绍，这里直接给出公式
其中，N为需要采样的次数&#x