RANSAC正是其中的一种方法。 2. RANSAC原理. RANSAC全名为RANdom SAmple Consensus，一般译作随机抽样一致算法，是一种通用且非常成功的估计算法，它能够应付大比例野值的情况。为了可视化，我们先考虑一个简单的例子，估计一组二维点的直线拟合。

本文的 RANSAC 算法是利用DLT求解PNP实现的最基础版本，outlier剔除效果不错，但是迭代次数过多，编写的代码和对RANSAC的理解还有许多不足，仅供参考。 RANSAC 原理简单，知乎上也有很多老铁介绍过，在此再简单说下，要想更加具体的了解可以参阅《机器人学中的 ...

ransac通常在粗配准阶段中使用，以减轻异常值的影响，并且它需要预定数量的迭代来解决。 与RANSAC不同，SVD不需要迭代求解。 它直接根据两个点云之间的姿态差异来估计变换参数，因此需要一个可靠的特征提取网络来获得准确结果。

RANSAC & Adapt FH 首先我们尝试了多种 RANSAC 方法，例如 OpenCV 自带的 RANSAC 方法，DEGENSAC 方法以及 MAGSAC++方法，通过实验发现 DEGENSAC 效果最好。 另外 DEGENSAC 使用F矩阵进行求解时，会出现平面退化问题，类似下图。

相比之下，鲁棒回归算法ransac免疫离群值的影响，捕获了主要的数据分布规律。 （图1） 然而，图2蓝线的过拟合，来自模型假设（高次多项式）与真正的数据生成分布（近似线性）的不符合；这锅只能甩给模型本身，不能甩给离群值。

但传统的ransac本身是无偏差的随机采样，提出已经过去很多年了，无论是收敛速度还是模型精度都有待提升。 今天笔者将为大家分享几项最新开源的顶会RANSAC改进方案，大家可以替换自己原有的RANSAC，提升一下精度速度，也能水一下工作量。

回到前面的“1NN”匹配的点对，我们再采用RANSAC方法对其进行错配点剔除，RANSAC方法的原理前面已有相关文章RANSAC算法做直线拟合，这里不再重复，相关的代码请看utils.cpp中findInliers函数，调用的是OpenCV中的cv::findFundamentalMat函数计算其变换矩阵，下面 …

May 13, 2020 · ransac的迭代次数没有上限，理论上迭代次数越大，有更大的概率取得正确结果，但实际中会人为指定ransac的迭代次数上限，由此有一定概率保留误匹配 两张图像存在较大畸变，不符合RANSAC算法的基本假设（一对点的图像坐标可以通过线性变换相关联）

比较容易想到的是ransac之类的搜索方法。 而对于不同的场景特点，可以利用需配准点云的特定信息加快搜索。 （例如知道点云是由特定形状的面构成的）这里先介绍一个适用于各种点云，不需要先验信息的搜索策略，称为4PC(4 Point Congruent)。

之后可以使用ransac算法求解变换矩阵（即解PnP问题），一般我们假设两幅图像的变换关系是透射变换（也就是使用单应性矩阵作为模型）。ransac可以有效踢出错误匹配点，使得估计出的矩阵可靠性高。估计出的单应性矩阵即为两幅图像像素的对应关系