给我一套 Ransanc 拟合矩形的 C++代码

RANSAC (Random Sample Consensus) 是一种常用的非参数模型估计方法，用于在含有噪声的数据集中找到最佳的几何模型。然而，对于矩形拟合，通常不直接使用 RANSAC，因为矩形的参数（长和宽以及位置）比椭圆更易于确定。如果你想要实现一个简单的矩形拟合，可以考虑遍历数据集并选择四个相对接近的点作为角落来计算矩形。

下面是一个简单的C++代码示例，假设你有一个二维点集合`std::vector<std::pair<double, double>> pointSet`：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <utility>

class RectangleFitting {
public:
    // 假设pointSet是已知的点集合
    RectangleFitting(const std::vector<std::pair<double, double>>& pointSet)
        : min_x(0), min_y(0), max_x(0), max_y(0) {
        findMinMax();
    }

private:
    double min_x, min_y, max_x, max_y;

    void findMinMax() {
        for (const auto& pt : pointSet) {
            if (pt.first < min_x) min_x = pt.first;
            if (pt.second < min_y) min_y = pt.second;
            if (pt.first > max_x) max_x = pt.first;
            if (pt.second > max_y) max_y = pt.second;
        }
        // 计算矩形的宽度和高度
        width = max_x - min_x;
        height = max_y - min_y;
    }

    // 矩形的尺寸
    double width, height;
};

int main() {
    std::vector<std::pair<double, double>> pointSet = {/* your points */};
    RectangleFitting rectFitter(pointSet);
    std::cout << "Rectangle dimensions: Width = " << rectFitter.width
              << ", Height = " << rectFitter.height << std::endl;
    return 0;
}

请注意，这个示例并不涉及RANSAC算法，因为它假设输入数据没有显著的噪声。在实际应用中，如果存在大量错误数据，可能需要采用更为复杂的鲁棒性方法。