ransac算法概述

RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。
RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：
1.首先我们先随机假设一小组局内点为初始值。然后用此局内点拟合一个模型，此模型适应于假设的局内点，所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
2.用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点，将局内点扩充。
3.如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
4.然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为此模型仅仅是在初始的假设的局内点估计的，后续有扩充后，需要更新。
5.最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
整个这个过程为迭代一次，此过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型有两个结局：
1、要么因为局内点太少，还不如上一次的模型，而被舍弃，
2、要么因为比现有的模型更好而被选用