Optional-RANSAC MATLAB代码

以下是一个简单的 MATLAB 实现可选 RANSAC 算法的示例代码：

function [bestModel, bestInliers] = optionalRANSAC(points, modelFn, distFn, inlierThresh, prob, maxIter, minInliers)
    bestModel = [];
    bestInliers = [];
    bestScore = 0;
    
    for i = 1:maxIter
        % 随机选择一些点来拟合模型
        sample = datasample(points, modelFn.numPoints, 'Replace', false);
        model = modelFn.fit(sample);
        
        % 计算所有点到该模型的距离，并找到符合阈值的点
        distances = distFn(points, model);
        inliers = distances < inlierThresh;
        
        % 如果符合阈值的点的数量太少，则跳过该模型
        numInliers = sum(inliers);
        if numInliers < minInliers
            continue;
        end
        
        % 使用选配 RANSAC 计算置信度分数
        pInlier = numInliers / length(points);
        score = (pInlier^modelFn.numPoints) * (1 - pInlier)^(length(points) - modelFn.numPoints);
        
        % 如果当前分数比之前的最好，则更新最佳模型和内点
        if score > bestScore
            bestModel = model;
            bestInliers = inliers;
            bestScore = score;
            
            % 根据概率计算最大迭代次数
            maxIter = log(1 - prob) / log(1 - bestScore);
        end
    end
end

其中，`points` 是一个 N x D 的矩阵，表示 N 个 D 维数据点；`modelFn` 是一个结构体，其中包含一个 `fit` 函数，用于拟合模型；`distFn` 是一个函数句柄，用于计算每个点到模型的距离；`inlierThresh` 是一个阈值，用于确定哪些点应该被认为是内点；`prob` 是一个概率值，用于控制算法的最大迭代次数；`maxIter` 是一个整数，用于限制算法的最大迭代次数；`minInliers` 是一个整数，用于指定模型应至少拟合多少个内点。

该函数返回两个输出参数：`bestModel` 是一个结构体，表示找到的最佳模型；`bestInliers` 是一个布尔向量，指示哪些点是内点。