ransac是常用的稳健计算机视觉的方法

资 源 简 介

ransac是常用的稳健计算机视觉的方法，可用于两幅影像的配准.

详 情 说 明

在计算机视觉领域，RANSAC是一种常用的稳健估计方法，可用于两幅影像的配准。RANSAC是“随机抽样一致性”（Random Sample Consensus）的缩写。该方法通过随机选择部分数据来估计模型参数，并计算数据点与估计模型之间的误差。然后，使用一些预定义的阈值来确定哪些点是“内点”，这些“内点”会被用来重新估计模型参数。该过程会不断迭代，直到满足一定的收敛准则。因此，RANSAC算法不仅可以用于图像处理，还可以用于许多其他领域，如机器学习、计算机图形学等。