matlab RANSAC拟合二维圆

使用RANSAC算法拟合二维圆的步骤如下：

1. 随机选择一定数量的数据点，用这些点拟合圆并计算误差；
2. 遍历所有数据点，计算每个点到拟合的圆的距离；
3. 将与圆拟合误差小于一定阈值的点标记为内点，其余点标记为外点；
4. 如果内点数量大于一定阈值，重新用内点拟合圆并计算误差；
5. 重复上述步骤若干次，最终选取误差最小的拟合圆作为最终结果。

以下是matlab代码示例：

% 数据点
data = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn];
% 阈值
threshold = 0.1;
% 迭代次数
iterations = 1000;
% 最小内点数
minInliers = 3;

bestModel = [];
bestError = Inf;

for i = 1:iterations
    % 随机选择3个点
    indices = randperm(size(data, 1), 3);
    points = data(indices, :);
    % 计算拟合圆
    [xc, yc, R] = circleFitByTaubin(points(:, 1), points(:, 2));
    % 计算所有点到拟合圆的距离
    distances = sqrt((data(:, 1) - xc).^2 + (data(:, 2) - yc).^2) - R;
    % 标记内点和外点
    inliers = abs(distances) < threshold;
    outlierRatio = sum(inliers) / length(inliers);
    if outlierRatio < minInliers
        continue;
    end
    % 重新拟合圆
    [xc, yc, R] = circleFitByTaubin(data(inliers, 1), data(inliers, 2));
    % 计算误差
    error = sum(abs(sqrt((data(inliers, 1) - xc).^2 + (data(inliers, 2) - yc).^2) - R));
    % 更新最优模型
    if error < bestError
        bestModel = [xc, yc, R];
        bestError = error;
    end
end

% 绘制结果
xc = bestModel(1);
yc = bestModel(2);
R = bestModel(3);
theta = linspace(0, 2*pi, 100);
x = xc + R*cos(theta);
y = yc + R*sin(theta);
plot(data(:, 1), data(:, 2), 'bo');
hold on;
plot(x, y, 'r-', 'LineWidth', 2);
hold off;

其中，circleFitByTaubin函数是用于拟合圆的函数。