ransac算法matlab

在MATLAB中，可以使用RANSAC算法进行拟合。下面是一个简单的例子，演示如何使用RANSAC算法进行线性回归拟合：

% 生成一些数据
x = linspace(0, 10, 100);
y = 2*x + 1 + randn(size(x));

% 添加噪声
y(1:10:end) = y(1:10:end) + 10*randn(size(y(1:10:end)));

% 使用RANSAC算法进行线性回归拟合
[inliers, model] = ransac([x', y'], @fitline, @distfun, 2, 0.1);

% 绘制结果
plot(x, y, '.');
hold on
plot(x(inliers), y(inliers), 'r.');
plot(x, model(1)*x + model(2));
hold off

function [model, inliers] = fitline(data)
    % 拟合一条直线
    model = polyfit(data(:,1), data(:,2), 1);
    
    % 计算所有点到直线的距离
    dists = abs(polyval(model, data(:,1)) - data(:,2));
    
    % 根据距离判断是否为inlier
    inliers = dists < 0.1;
end

function dists = distfun(model, data)
    % 计算所有点到直线的距离
    dists = abs(polyval(model, data(:,1)) - data(:,2));
end

在上面的代码中，`x`和`y`是样本点，其中每个点的横坐标为`x`，纵坐标为`y`。`fitline`函数用于拟合一条直线，并返回所有点到该直线的距离。`distfun`函数用于计算所有点到拟合直线的距离。`ransac`函数则是使用RANSAC算法进行拟合，其中第二个输入参数是拟合函数，第三个输入参数是距离函数，第四个输入参数是最小inlier数，第五个输入参数是阈值。输出参数`inliers`是所有inlier的索引，`model`是拟合结果。最后使用`plot`函数将结果绘制出来。