RANSAC鲁棒匹配优化算法
特征点太多太杂？匹配误差一堆？RANSAC算法确实挺能这些头疼的问题。
鲁棒估计里的老大哥RANSAC(Random Sample Consensus)，最早是用来估摄像头姿态的，现在不管你搞图像还是几何匹配，它都能帮上大忙。遇上匹配点里掺了太多假数据，它就能把靠谱的拎出来。
比方说你提取了一堆特征点，但误匹配的也不少，直接用传统算法算基础矩阵，容易被干扰。这个时候，RANSAC 就像个“容错大侠”，不管外点有多少，它都能从中挑出内点，也就是靠谱的那部分。
举个例子，假设你有一堆二维点，要拟合一条直线，正常算法被几个离群点一干扰就失效了，用 RANSAC 反而稳得住。它就像是：抽点来试，试多了自然会找出符合条件的内点组合。操作还不复杂，代码量也不大，性能也能接受。
如果你在搞OpenCV、搞图像几何变换、搞视觉 SLAM 啥的，强烈推荐把 RANSAC 塞进你的工具箱里，真的是越用越顺手。
想深入了解的话，这篇推荐文章挺不错的：RANSAC 图像鲁棒建模算法，细节讲得透，结合场景也比较丰富。
如果你用 Python 做视觉开发，相关资源我也给你找好了，像Python 计算机视觉和python 计算机视觉.pdf都还不错。
哦对了，特征提取误差比较大时，别忘了提前做一下粗筛选，不然 RANSAC 也容易被拖慢。
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