RANSAC是什么意思？

RANSAC是一种用于估计数学模型参数的迭代方法，它可以有效地从包含噪声和离群值的数据中找到最佳拟合模型。RANSAC的全称是Random Sample Consensus（随机抽样一致性），它的基本思想是通过随机选择数据中的一部分样本来估计模型参数，并根据这些样本来评估模型的拟合程度。然后，根据模型的拟合程度，将数据分为内点和外点。内点是与模型拟合较好的数据点，而外点是与模型拟合较差的数据点。接下来，使用内点重新估计模型参数，并计算新模型的拟合程度。这个过程迭代多次，直到找到最佳的模型参数或达到预定的迭代次数。

RANSAC算法的优点是可以在包含噪声和离群值的数据中找到最佳拟合模型，而不受离群值的干扰。它适用于各种计算机视觉和图像处理任务，如图像配准、特征提取、点云配准等。