C语言实现RANSAC算法

RANSAC（随机抽样一致性）算法是一种基于统计原理的参数估计方法，常用于计算机视觉、图像处理、计算机图形学等领域中的模型拟合和特征提取。下面是一个简单的C语言实现RANSAC算法的示例代码。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>

#define MAX_POINTS 100    // 最大点数
#define THRESHOLD 0.1     // 阈值
#define ITERATIONS 1000   // 迭代次数

typedef struct {
    float x;
    float y;
} Point;

int main() {
    Point points[MAX_POINTS];
    int num_points = 0;
    
    // 读取点坐标数据
    FILE *fp = fopen("points.txt", "r");
    if (fp == NULL) {
        printf("Failed to open file.\n");
        return 1;
    }
    while (fscanf(fp, "%f %f", &points[num_points].x, &points[num_points].y) == 2) {
        num_points++;
    }
    fclose(fp);
    
    // 随机选择两个点构成直线
    srand(time(NULL));
    int indices[2];
    for (int i = 0; i < ITERATIONS; i++) {
        indices[0] = rand() % num_points;
        indices[1] = rand() % num_points;
        while (indices[1] == indices[0]) {
            indices[1] = rand() % num_points;
        }
        
        // 计算直线参数
        float x1 = points[indices[0]].x;
        float y1 = points[indices[0]].y;
        float x2 = points[indices[1]].x;
        float y2 = points[indices[1]].y;
        float a = (y2 - y1) / (x2 - x1);
        float b = y1 - a * x1;
        
        // 计算误差
        int num_inliers = 0;
        float error = 0.0f;
        for (int j = 0; j < num_points; j++) {
            float d = fabs(points[j].y - a * points[j].x - b);
            if (d < THRESHOLD) {
                num_inliers++;
                error += d;
            }
        }
        
        // 输出结果
        if (num_inliers > 0) {
            printf("Iteration %d: a=%f, b=%f, inliers=%d, error=%f\n", i, a, b, num_inliers, error / num_inliers);
        }
    }
    
    return 0;
}

该代码从文件中读取点坐标数据，随机选择两个点构成直线，计算直线参数，计算误差，并输出结果。在每次迭代中，如果有符合阈值条件的点，则输出结果。可以根据实际情况调整阈值、迭代次数等参数。