RANSAC算法代码

RANSAC (Random Sample Consensus) 算法是一种用于估计数据集中的稠密模型，如直线、平面或三维空间中的点云对应关系的迭代概率性方法。它主要用于处理含有噪声和异常值的数据。下面是一个简单的RANSAC算法的基本步骤示例（以二维线性拟合为例）：

1. **随机选取样本**：从原始数据集中随机选择一组观测值作为初始模型的基础。

2. **拟合模型**：使用选定的观测值计算线性回归或最小二乘拟合得到一个初步的模型。

3. **投票确定一致性**：检查剩余的数据点是否落在该模型的误差容限内（通常通过残差平方和来衡量）。如果大多数数据点支持这个模型，那么认为它是“一致的”。

4. **更新最佳模型**：如果当前模型是最一致的，就保存下来，因为它可能是更优的解。

5. **重复过程**：继续上述步骤直到达到最大迭代次数或找到足够一致性的模型。

6. **返回最佳模型**：当所有迭代完成，返回具有最高一致性的模型。

以下是Python中简单RANSAC算法的一个基本版本（假设有一个二维数据集`points`和一个固定的错误阈值`epsilon`）：

import numpy as np

def ransac(points, model_func, inlier_threshold=epsilon, min_samples=3, max_iter=100):
    best_model = None
    best_inliers = 0

    for _ in range(max_iter):
        # 随机选择三个点作为基础
        sample_points = np.random.choice(points, size=(min_samples, 2), replace=False)
        
        # 拟合模型并计算残差
        model, residuals = model_func(sample_points)

        # 计算哪些点落在模型误差范围内
        inliers = np.abs(residuals) < inlier_threshold
        
        # 如果新模型有更好的一致度，更新
        if inliers.sum() > best_inliers:
            best_inliers = inliers.sum()
            best_model = model
            
    return best_model, best_inliers

# 假设model_func是线性回归函数
best_line, num_inliers = ransac(points, linear_regression)