随机抽样一致性（RANSAC）算法详解
随机抽样一致性（RANSAC）算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点。 实际上，RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数。实际上，RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”。在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外 ...
原文：matlab练习程序（随机抽样一致RANSAC）
RANSAC在图像拼接中有所使用，有时候也在图像理解的相关算法中有所使用。 算法简介如下 摘自 图像处理 分析与机器视觉 第 版 ： .假设我们要将n个数据点X x ,x ,...,xn 拟合为一个由至少m个点决定的模型 m lt n，对于直线，m 。 我这里实际是两个不同均值 协方差高斯分布产生的数据 .设迭代计数k 。 .从X中随机选取m个项并拟合一个模型。 我这里直线拟合，选了 个项 .给定 ...
2013-06-03 16:55 1 13646 推荐指数：
相关推荐
随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）
作者：桂。 时间：2017-04-25 21:05:07 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题，别人问到最小二乘、霍夫变换、RANSAC在直线拟合上的区别。昨天梳理了霍夫变换，今天 ...
随机抽样一致性算法（RANSAC)示例及源代码
作者：王先荣 大约在两年前翻译了《随机抽样一致性算法RANSAC》，在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序。可惜光阴似箭，转眼许久才写出来，实在抱歉。本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆，并提供源代码下载。 一、RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测 ...
SQL 随机抽样的总结
对于SQL 随机抽样我们常想到的就是newid()，但如果对于一个在百万、千万甚至更大海量数据表中抽样的话，简单的newid()，其性能，效率就不是很理想了。所以在这里有必要讨论一下，择优而用。 long_goods是一个百万数据的表，Ctrl+L执行以下语句 ...
Pandas- 随机抽样
随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在 Pandas 中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用 sample() 函数。sample() 函数的语法格式如下： DataFrame.sample(n=None, frac=None ...
【抽样调查】简单随机抽样
第1部分：简单随机抽样 目录 第1部分：简单随机抽样 概述 简单估计量 简单估计量的性质 两个简单引理 样本均值的期望 样本均值的方差 样本均值的协方差 方差与协方差 ...
【抽样调查】分层随机抽样
第2部分：分层随机抽样 目录 第2部分：分层随机抽样 概述 简单估计量 简单估计量的性质 无偏性 方差 总值的相关推论 比例的相关推论 比率估计量 比率 ...
浅谈随机采样一致性(RANSAC)算法实现
是在SLAM后端优化中添加核函数防止错误匹配权重过大，另一种就是本文要介绍的RANSAC，中文翻译为随机 ...