在图像的特征点匹配中，去除误匹配，是一种很经典的处理方法。
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RANSAC 算法挺适合用来那些有噪声的数据，是在图像和计算机视觉领域。简单来说，它通过随机采样找出最符合的模型，避免了异常值的干扰。比如说，你可以用它来做直线检测、平面检测等。C++实现方面，你会用到一些基本的类，像是Point2D表示二维点，LineParamEstimator估计直线参数。而且
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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
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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，
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多个圆柱的 RANSAC 提取，CloudCompare 里也能玩得挺溜。 CloudCompare 的插件二次开发里，有个挺实用的小功能，就是用RANSAC算法从点云中提取出多个圆柱，自动化程度还不错，适合搞管道、隧道、设备检测这类需求。 思路其实不复杂，核心就是把点云喂给算法，RANSAC一顿匹
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