本文由CSDN点云侠原创，Open3D(C++) Ransac拟合多项式曲线，爬虫自重。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT生成的文章。

一、算法原理

  RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于拟合模型的迭代算法，它可以有效地从包含噪声和异常值的数据中估计出最佳的模型参数。在拟合多项式曲线时，RANSAC算法可以用来识别并排除异常值，从而得到更准确的拟合结果。

以下是RANSAC拟合多项式曲线的详细过程：

1. 随机采样：从原始数据集中随机选择一小部分数据点作为内点集合，并使用这些数据点来拟合一个多项式曲线模型。

2. 模型拟合使用内点集合来拟合一个多项式曲线模型。可以使用最小二乘法或其他拟合方法来估计模型参数。

3. 内点筛