Optional-RANSAC代码

以下是一个简单的 Python 实现 Optional-RANSAC（可选 RANSAC）算法的示例代码：

import numpy as np

def optional_ransac(data, model, n, k, t, d, f):
    """
    :param data: 数据集，每一行代表一个样本
    :param model: 用于拟合数据的模型
    :param n: 最小样本数量
    :param k: 最大迭代次数
    :param t: 阈值
    :param d: 拟合模型所需样本数量
    :param f: 可接受的错误率
    :return:
    """
    best_model = None
    best_inliers = None
    best_error = np.inf
    iterations = 0

    while iterations < k:
        samples = np.random.choice(data.shape[0], n, replace=False)
        maybe_inliers = data[samples, :]
        maybe_model = model.fit(maybe_inliers)
        also_inliers = []
        for i in range(data.shape[0]):
            if i not in samples:
                if model.error(data[i], maybe_model) < t:
                    also_inliers.append(i)
        if len(also_inliers) > d:
            all_inliers = np.concatenate((samples, also_inliers))
            better_model = model.fit(data[all_inliers, :])
            this_error = model.error(data[all_inliers, :], better_model)
            if this_error < best_error:
                best_model = better_model
                best_inliers = all_inliers
                best_error = this_error
        iterations += 1
        if len(best_inliers) > (1 - f) * data.shape[0]:
            break

    if best_model is not None:
        return best_model, best_inliers
    else:
        return None, None

其中，`data` 参数是数据集，每一行代表一个样本；`model` 参数是用于拟合数据的模型；`n` 参数是最小样本数量；`k` 参数是最大迭代次数；`t` 参数是阈值；`d` 参数是拟合模型所需样本数量；`f` 参数是可接受的错误率。函数返回最佳拟合模型和内点的下标。