少量数据，多次重复实验，找到优解
少数外点(如上图绿色的点)会极大影响计算结果的准确度.随着采样数量的增加,外点数量也会同时增加,这是一种系统误差,无法通过增加采样点来解决.
RANSAC(Random sample consensus,随机采样一致性)算法的思路是少量多次重复实验,每次实验仅使用尽可能少的点来计算,并统计本次计算中的内点数.只要尝试次数足够多的话,总会找到一个包含所有内点的解.
RANSAC算法的特点
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/weixin_58045467/article/details/131214602
今日推荐
周排行