为什么RANSAC被称为CV界的“多边形战士”？

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作者 | William  编辑 | 深蓝AI 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 笔者： William 审核： Los RANSAC(RAndom SAmple Consensus，随机采样一致)是一种随机参数估计算法，常常应用于二维图像的拟合、分割等等，由于是估计数学模型参数的迭代算法，因此也被用于三维平面、球的估计，这次笔者将主要介绍其算法原理及在点云拟合、分割及粗配准的代码应用分析，希望能够对读者们的工程研究有所帮助。 RANSAC算法由Fischler和Bolles于1981年提出，是一种从数据集合中迭代稳健估计模型参数的方法。该算法的基本思想是不断地从数据集合中随机抽取样本集，寻求支持更多局内点的模型参数，然后利用模型余集检验获得的模型参数，通过一定次数的迭代来达到最大的一致性概率，并将该采样样本集 ………………………………