RANSAC图像鲁棒建模算法
图像里的坑多不多？答案是，挺多的。尤其数据一多一乱，噪声一上来，一堆传统算法就歇菜了。RANSAC 算法就挺靠谱的，能在一堆“坏点”里找出靠谱模型，尤其在做图像拼接、目标识别这类场景中还挺常用的。
RANSAC 的核心思想不复杂，说白了就是“瞎抽一堆点，凑合建个模型，验证谁靠谱谁捣乱”。比起一上来就用最小二乘法那种一本正经地“全信所有数据”，RANSAC 更像是老司机——知道数据里混进了“鬼”，所以得筛筛。
它的步骤也蛮清晰：随机采样、模型拟合、一致性验证、优化再拟合，整个流程虽然是迭代的，但效率还不错。，想调好用得顺，阈值、最大迭代次数这些参数也得认真设置。
图像拼接时，用 RANSAC 配合SIFT或ORB匹配点，可以剔除掉那些不靠谱的匹配。你也可以在目标检测中用它过滤掉误匹配的关键点，提高定位的准确度。
它也不是万能的。比如对多模型的场景就有点吃力，还有结果不唯一的问题——随机性嘛，难免。但只要你掌握好调参和迭代次数，大部分时候它还是蛮靠谱的。
如果你还没用过 RANSAC，建议先看看这几个参考资料，尤其是 OpenCV 的那篇，还挺实用：
如果你平时有图像、搞点位拟合、目标识别这类需求，RANSAC 绝对是个值得一试的法宝。
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