Ransac拟合多条曲线代码

RANSAC (Random Sample Consensus) 是一种常用的计算机视觉算法，用于估计非线性模型如曲线，即使数据存在大量噪声点。在Python中，我们可以利用`scikit-image`库来实现RANSAC拟合曲线。以下是一个简单的示例，假设我们有一组二维点数据：

from skimage.measure import ransac
import numpy as np

# 假设我们有二维点数据
data = np.random.rand(100, 2)  # 高斯分布的随机点，用于模拟真实世界的数据

def line_model(points):
    """
    线性模型函数，这里简单地返回通过两点的直线方程
    """
    x1, y1, x2, y2 = points
    return lambda t: x1 + t * (x2 - x1), lambda t: y1 + t * (y2 - y1)

line_model_robust, inliers = ransac(data, line_model, min_samples=2, residual_threshold=5, max_trials=1000)

在这个例子中：
- `ransac`函数接受数据、一个模型生成函数以及一些参数，如最小样本数`min_samples`，残差阈值`residual_threshold`，最大尝试次数`max_trials`。
- `line_model`是一个简化版本的直线模型，实际应用中可能是更复杂的曲线拟合函数。
- `inliers`是一个布尔数组，表示哪些数据点被RANSAC认为是模型的好匹配。