文章目录
- 一、简介
- 二、实现代码
- 三、实现效果
- 参考资料
一、简介
RANSAC是一种随机参数估计算法。RANSAC从样本中随机抽选出一个样本子集,使用最小方差估计算法对这个子集计算模型参数,然后计算所有样本与该模型的偏差,再使用一个预先设定好的阈值与偏差比较,当偏差小于阈值时,该样本点属于模型内样本点(内点),否则就是外样本点(外点)。记录当前的内点的个数,然后重复上述的过程,直到模型中的内点达到最多,那么此时的模型参数即为最佳模型参数。从上述的过程我们不难看出,该方法是一个不断进行采样的过程,这也是其名字的由来:随机采样一致性算法。CloudCompare中的球体探测也是基于这种思想实现的。
二、实现代码
// CloudCompare
#include <CCCoreLib/PointCloudTpl.h>