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一、基本思想

随机抽样一致性算法RANSAC(Random sample consensus)是一种迭代的方法，从一系列包含有离群值的数据中计算数学模型参数的方法。RANSAC算法本质上由两步（获取随机样本，判断一致性）组成，不断进行循环：

• 从输入数据中随机选出能组成数学模型的最小数目的元素，使用这些元素计算出相应模型的参数。
• 检查所有数据中有哪些元素能符合第一步得到的模型，超过错误阈值的元素认为是离群值（outlier），小于错误阈值的元素认为是内部点（inlier）。

这个过程重复多次，选出包含点最多的模型即得到最后的结果。