原帖地址：http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 另参考：http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，
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2016-03-09 12:23:16
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1、前言 a、本文主性最小二乘的标准形式，非线性最小二乘求解可以参考Newton法 b、对于参数求解问题还有另外一种思路：RANSAC算法。它与最小二乘各有优缺点： --当测量值符合高斯分布（或者说测量误差符合期望为0的高斯分布），使用最小二乘比较合适，可以获得比较稳定且很高的精度。 ...
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2016-03-08 10:33:38
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1、前言： a、本文中主要讲解线性最小二乘的标准形式及求解方法。 b、在同类问题的求解方法中，RANSAC算法是另一种求解思路，它们各有优点与缺点。 --当测量数据 x 属于高斯分布（期望为x的真值，或者说期望为0误差符合高斯分布）时，此时应选择最小二乘...
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2016-03-07 23:55:53
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1 IterativeClosestPoint () 2 { 3 reg_name_ = "IterativeClosestPoint"; 4 ransac_iterations_ = 1000; 5 transformation_estimation_.reset (new pcl::regist
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2016-03-02 12:39:37
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The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data element
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2016-02-19 21:57:40
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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。
OpenCV中使用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵，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个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对...
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2015-12-08 22:28:17
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点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。不过多插一句，自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现，最优分割到底鹿死谁手还不好说。暂且不论他开挂的图像处理算法，先安心做一个P....
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2015-11-26 17:03:57
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1.解决问题： 当一组样本数据中含有(较小波动的)正常数据(inliers)和(较大波动的)异常数据(outliers)且异常数据的量还不小于正常数据的量时，用最小二乘法将难以获得期望的直线(即能拟合正常数据的直线)，随机抽样一致(RandomSAmple Consensus, RANSAC)算法就...
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2015-11-26 06:53:50
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最近在做平面拟合，待处理的数据中有部分噪点需要去除，很多论文中提到可以使用Ransac方法来去除噪点。之前在做图像配准时，用到了Ransac算法，但是没有去仔细研究，现在好好研究一番。参考：http://download.csdn.net/detail/tuoxie2046/6012333#comm...
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2015-06-15 20:30:32
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本文是转载 + 自己心得 ， 参考文献后面写estimateRigidTransform()：计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵（2行x3列），H可以是部分自由度，比如各向一致的切变。getAffineTransform()：计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H（2行x3列），自由度为6...
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2015-05-16 09:03:05
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