给出ransac函数代码

RANSAC（随机抽样一致性）是一种常用的模式识别和数据拟合技术，在MATLAB中可以使用其内置的`fitgeometricmodel`函数结合自定义循环来实现RANSAC算法。以下是一个简化版的RANSAC代码片段，用于估计两张图像之间的基本几何变换（例如单应性矩阵或射影变换）：

function model = ransacFit(img1, img2, descriptor, distance_threshold, max_iterations)
    % 初始化变量
    model = [];
    best_inliers_count = 0;
    
    % 定义模型类型
    if strcmpi(class(descriptor), 'SURFDescriptor') || strcmpi(class(descriptor), 'SIFTDescriptor')
        model_type = 'FundamentalMatrix';
    else
        error('Unsupported descriptor type');
    end
    
    % 遍历指定次数的迭代
    for iteration = 1:max_iterations
        % 随机抽取四个点
        idx1 = randperm(size(descriptor, 1), 4);
        idx2 = randperm(size(descriptor(idx1,:), 1), 4);
        
        % 计算样本点对
        sample_points1 = descriptor(idx1, :);
        sample_points2 = descriptor(idx2, :);
        
        % 使用fitgeometricmodel尝试拟合模型
        try
            [model, inliers] = fitgeometricmodel(sample_points1, sample_points2, model_type);
        catch
            continue; % 如果拟合失败，跳过此轮
        end
        
        % 计算当前匹配的点数
        inlier_count = sum(inliers);
        
        % 更新最佳模型和点数如果当前更优
        if inlier_count > best_inliers_count
            best_inliers_count = inlier_count;
            model_best = model;
        end
    end

    % 返回最好的模型
    model = model_best;
end

你可以将上述代码片段放入一个函数文件中，并在需要的地方调用它，传入对应的图像描述符（如SIFT或SURF），距离阈值和最大迭代次数。注意这只是一个基础版本，实际应用可能需要根据具体需求进行调整。