matlab Ransac拟合二维圆

在MATLAB中，可以使用RANSAC算法来拟合二维圆。以下是一个简单的步骤：

1. 从数据集中随机选择一组样本，这些样本应该可以用圆来拟合。

2. 计算通过这些样本的最小二乘圆。

3. 计算数据集中所有点到该圆的距离。

4. 对于每个点，如果它到圆的距离小于某个阈值，则将其视为内点。

5. 如果内点的数量大于某个阈值，则使用所有内点重新计算最小二乘圆，否则返回第1步。

6. 重复步骤1-5，直到达到最大迭代次数或找到足够多的内点。

下面是一个示例代码：

% Generate some sample data
theta = linspace(0,2*pi,1000);
x = cos(theta) + 0.1*randn(size(theta));
y = sin(theta) + 0.1*randn(size(theta));
data = [x;y];

% RANSAC parameters
num_iterations = 1000;
inlier_threshold = 0.2;

% Run RANSAC to fit a circle
best_circle = zeros(3,1);
best_num_inliers = 0;

for i = 1:num_iterations
    % Randomly sample 3 points
    sample_indices = randperm(length(x),3);
    sample = data(:,sample_indices);
    
    % Fit a circle to the sample
    [center,radius] = fit_circle(sample);
    circle = [center;radius];
    
    % Count inliers
    distances = sqrt(sum((data - center).^2,1)) - radius;
    num_inliers = sum(distances < inlier_threshold);
    
    % Update best circle if necessary
    if num_inliers > best_num_inliers
        best_circle = circle;
        best_num_inliers = num_inliers;
    end
end

% Fit a circle to all inliers
inlier_distances = sqrt(sum((data - best_circle(1:2)).^2,1)) - best_circle(3);
inliers = data(:,inlier_distances < inlier_threshold);
[center,radius] = fit_circle(inliers);
best_circle = [center;radius];

% Plot the results
figure;
scatter(x,y);
hold on;
theta = linspace(0,2*pi,1000);
x = center(1) + radius*cos(theta);
y = center(2) + radius*sin(theta);
plot(x,y,'r','LineWidth',2);
axis equal;
title(sprintf('RANSAC circle fit with %d inliers',best_num_inliers));

其中，`fit_circle`是一个辅助函数，用于计算通过三个点的圆。