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- 什么是ransac算法？ - 知乎
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。 具体问题可以看
- RANSAC如何确定那一次选出的样本是最好的？ - 知乎
RANSAC如何确定那一次选出的样本是最好的？ 用RANSAC进行异常值删除的时候，由于随机性，每次的benchmark都不一样，也使得每次运行的结果也不同，如何才能让结果确定下来呢？
- 浅谈随机采样一致性(RANSAC)算法实现 - 知乎
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《机器人学中的状态估计》五章第3节。 最基础的RANSAC包括五个步骤： 从所有原始数据中随机选取一个最小子集 (如果求解PNP问题，那么显然可以选取3个点 (P3P)。
- 鲁棒回归 Robust Regression 到底是什么？ - 知乎
鲁棒回归解决的就是这种问题。 图1中，一部分y的数据被离群值污染，干扰了普通的线性回归算法（OLS）。 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。
- 有哪些很好的直线拟合方法? - 知乎
给出两种闭式解的思路： 最小二乘法，这个问题有解析解，套公式即可。从几何意义上讲，这个方法最小化了每个点到拟合直线的纵向距离。形式化为AX=B后可以通过求解A的伪逆实现：numpy linalg pinv (A)@B。 奇异值分解法，通过排列各个点坐标到矩阵，将各点的均值作为直线上一点，之后将各点坐标
- 各位大佬，基于RANSAC的点云粗配准程序设计用matlab还是python还是c++？ - 知乎
作为点集合的点云有望在3D重建、工业检测和机器人操作中，在获取和生成物体的三维（3D）表面信息方面带来一场改变。最具挑战性但必不可少的过程是点云配准，即获得一个空间变换，该变换将在两个不同坐标中获取的两个点云对齐并匹配。这篇综述介绍了点云配准的概述和基本原理，对各种
- 在SIFT和SURF之后，有哪些比较新的且具有一定影响力的自然图像配准算法？ - 知乎
这是旷视提交的pipeline，包含六个部分：预处理，特征点检测，refine特征点位置，多尺度或者多角度提取描述子，Guided 匹配和基于自适应FH的RANSAC。
- 如何将任意姿态下的点云模型变换到“标准姿态”？ - 知乎
将任意姿态下的点云模型变换到“标准姿态”的问题，涉及到点云配准、姿态估计和刚性变换等多个方面。以下是一些可能的解决方案和思路，供参考： ### 1 点云预处理 - **降噪**：使用滤波方法（如统计离群点移除）来减少点云中的噪声。 - **下采样**：如果点云数据量很大，可以考虑使用体素
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