之前觉得RANSAC算法挺复杂的，这几天突然就理解了。RANSAC算法是一种通过采样集合S，以及已知的数据模型，确定模型参数的方法。

文章目录1.RANSAC介绍2.RANSAC与最小二乘法3.RANSAC思路流程4.代码举例1.RANSAC介绍应用范围：曲线拟合、地面拟合、图像拼接。

C++源码，学习一下#include#include"LineParamEstimator.h"LineParamEstimator::LineParamEstimator(doubledelta):m_deltaSquared(delta*delta){}/**********************************************************************

目录RANSAC算法基本思想和流程迭代次数推导参考RANSACRANSAC(RAndomSAmpleConsensus,随机采样一致)算法是从一组含有外点(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法

在之前的博客https://blog.csdn.net/qq_33287871/article/details/106154735中复现了一种基于射线坡度阈值的地面分割方法，并且使用pcl_ros实现了一个简单的节点，在完成了点云的地面分割以后，为了使用激光雷达完成环境感知，我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，换句话说，我们希望对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的

精度高并且能同时应用于定位和环境感知而被广泛采用激光雷达传统的障碍物检测与跟踪的流程：提取感兴趣ROI区域滤波：一般采用体素滤波（体素滤波即将空间按照一定尺寸的立方体格进行划分，每个立方格内仅保留一个点），降低点云密度，减少后续计算量地面分割：常见的方法RANSAC

常会用到RANSAC算法进行消除两两匹配图像的误匹配点，如果只停留在应用的层面上很简单，直接调用opencv函数就行，看到效果时，感觉好神奇，到底怎么实现的啊，以前一直也没弄太明白，与图像结合的博客也比较少

参考博客PCL笔记九：采样一致性最小二乘法和随机抽样一致性随机抽样一致算法（RandomSampleConsensus,RANSAC）定义采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。

针对大场景点云分割算法来说，学习邻域局部特征是非常重要的一步，所以很多网络在编码完相对位置特征之后，都会利用特征去进行一个注意力的学习，更好的学习点云的局部特征，但是它也是指利用特征或者坐标分别去进行注意力的学习

在对地面点分割过程中，前人尝试了许多方法，部分方法结果请参考本人博文**《基于几何特征的地面点云分割》**。所以，地面点分割是自动驾驶激光雷达点云处理永恒的话题。

使用RANSAC和SIFT算法减少图片特征的误匹配一、RANSAC算法简述    随机抽样一致算法（RANdomSAmpleConsensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数

PointConv理解与解析文章目录PointConv理解与解析一、目前点云分割算法的缺点二、PointConv的贡献三、PointConv的结构四、实验五、加群交流一、目前点云分割算法的缺点基于体素化的点云分割

PCL点云处理之基于最小割的点云分割（九十六）一、算法简介二、使用步骤1.代码2.效果一、算法简介学习如何使用在pcl::MinCutSegments类中实现的基于最小切割的分段算法。

一、RANSAC介绍  随机抽样一致算法（RANdomSAmpleConsensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。

RANSAC算法(附RANSAC直线拟合C++与Python版本)微信公众号：幼儿园的学霸个人的学习笔记，关于OpenCV,关于机器学习,…。

车道线检测技术1.1基于规则的车道线检测技术1.1.1流程框架1.1.2预处理模块1.1.3车道线识别感兴趣区域提取1.1.4灰度图转化1.1.5灰度图去噪1.1.6二值化操作1.1.7鲁棒性参数估计——RANSAC1.1.8

.卷积操作3.均值滤波4.高斯滤波5.图像梯度算子5.1Prewitt梯度算子5.2Sobel梯度算子5.3Laplace二阶梯度6.边缘特征点提取算子7.基于规则的特征点提取8.最小二乘拟合方法9.RANSAC

AdaLAM:RevisitingHandcraftedOutlierDetection](https://arxiv.org/pdf/2006.04250.pdf)简介是一个图片空间相关性的验证算法与Ransac

https://blog.csdn.net/sinat_34156619/article/details/79574505https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9275977.htmlhttps://blog.csdn.net/purgle/article/details/51925180https://blog.csdn.net/purgle/article/detai

文章目录1预备知识1.0widebase1.1LCP(largestcommonpointset)1.2RANSAC配准过程1.3RandomizedAlignment2ApproximateCongruent4

参考了泡泡点云时空的文章4PCS点云粗配准算法介绍一、4PCS系列的点云配准方法有点类似Ransac，通过找出目标点云和带配准点云中对应的两组点进行旋转平移求解出T，然后在众多的候选T中旋转一组最大重合的

第三章图像到图像的映射3.1单应性变换3.1.1直接线性变换算法3.1.2仿射变换3.2图像扭曲3.2.1图像中的图像3.2.2图像配准3.3创建全景图3.3.1RANSAC3.3.2稳健的单应性矩阵估计

文章目录1球面拟合函数pcfitsphere2代码实现2.1model=pcfitsphere(ptCloudIn,maxDistance)2.2[model,inlierIndices,outlierIndices]=pcfitsphere(ptCloudIn,maxDistance)★★★2.3[model,inlierIndices,outlierIndices,meanError]=pcf

RANSAC为RandomSampleConsensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法(RANSAC的用途)。

参考原文：RANSAC算法学习笔记重点内容：算法流程：1、在可以有（也可以没有，主要看应用场景）条件限制（比如选的子集里的点不能过远等）的情况下，随机选取子集，并假设为局内点。

假设$w=\frac{内点个数}{所有点的个数}$.则$p_{0}=w^n$表示采样的$n$个点全为内点的概率（可重复）则至少有一个为外点的概率$p_{1}=1-p_{0}$则重复$K$次实验，每次都至少有一个外点的概率$p_{2}={p_{1}}^K$则$K$次采样中至少一次采样是有效采样的概率$p=1-p_{2}$计算$K$，$K=\frac{log(1-p)}{log(1-p_{0})}$标

RANSAC为RandomSampleConsensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。

RANSAC直线模型拟合过程原理简介算法原理参数求解数学知识代码实现伪代码python代码实现过程原理简介随机抽样一致算法（RandomSampleConsensus，RANSAC）。

RANSAC算法RANSAC是一种用于估计模型参数的迭代方法。当根据观测到的数据进行模型拟合时，如果数据存在outliers时，会对最终模型的拟合结果造成影响。

  已知一组数据点中既包含内点又包含外点，其中内点占的比例为ppp，且计算模型参数至少需要kkk个数据点，要求经过RANSAC算法之后有概率qqq的把握以上排除所有外点，那么迭代次数nnn至少应该设定为多少

RANSAC算法前言算法流程Python代码RANSAC算法迭代参数的自适应前言  随机样本一致性(RANSAC)是一种迭代方法，用于从一组包含异常值的观察数据中估计数学模型的参数，此时异常值不会对估计值产生影响

文章目录1算法概述2代码实现3结果展示4局限性分析本文介绍了如何在道路场景下，从点云数据中提取道路点云和非道路点云。检测道路边界是自动驾驶汽车定位和决策的重要组成部分，道路边界通常包括路缘石、墙和护栏。在大多数情况下，道路的边界由路缘石定义。路缘石连接车行道和人行道，能够区分可驾驶区域和限制区域，对于安全驾驶很重要。要提取路缘石点，必须首先处理点云数据，以区分道路点云和非道路点。道路区域由人行道、

目录1、单应性变换1.1直接线性变换算法1.2仿射变换2、图像扭曲2.1图像中的图像2.2分段仿射扭曲2.3图像配准3、创建全景图3.1RANSAC3.2稳健的单应性矩阵估计3.3拼接图像1、单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换

AutomaticPanoramicImageStitchingusingInvariantFeatures论文翻译摘要1、Introduction2、FeatureMatching3、ImageMatching3.1.基于RANSAC

背景本文对点云分割和分类算法进行整理。

1.稀疏点云分割（从有组织的激光雷达数据分割地面点）主要函数（segmentGroundFromLidarData）将三维激光雷达数据分割成地面和非地面部分。

PointNet是斯垣福大学在2016年提出的一种点云分类/分割深度学习框架。众所周知，点云在分类或分割时存在空间关系不规则的特点，因此不能直接将已有的图像分类分割框架套用到点云上，也因此在点云领域产生了许多基于将点云体素化(格网化)的深度学习框架，取得了很好的效果。但是将点云体素化势必会改变点云数据的原始特征，造成不必要的数据损失，并且额外增加了工作量，而PointNet采用了原始点云的输入方式

论文连接在这里传统的点云分割方法包括：基于边缘检测的方法基于区域增长的算法基于特征聚类的算法基于模型拟合的算法基于图形的算法深度学习方法相对于传统方法的优势：传统方法过分依赖于人工设计的特征，成本高，计算量大

文章目录一、点云数据格式二、点云分割三、点云加标签四、点云合并五、保存数据一、点云数据格式以S3DIS数据集为例。

作者：Sura引言点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。

文章目录基本原理测试构造函数基本原理DBSCAN算法是比较经典的聚类算法了，除了sklearn之外，open3d这种常用的点云模块也提供了DBSCAN算法的实现，例如Open3d数据滤波和点云分割。

现有方法处理点云分割的弊端，也就是标记比

目录概念单应性矩阵（细节多，简单了解）举例代码实现（由于专利，所以没有代码提供）参考概念第一步：假定模型（如直线方程），并随机抽取Nums个（以2个为例）样本点，对模型进行拟合。第二步：由于不是严格线性，数据点都有一定波动，假设容差范围为：sigma，找出距离拟合曲线容差范围内的点，并统计点的个数。第三步：重新随机选取Nums个点，重复第一步~第二步的操作，直到结束迭代第四步：每一次拟合后，容差范

参考论文：LinkingPointsWithLabelsin3D:AReviewofPointCloudSemanticSegmentation1点云分割技术点云分割类型包括点云分割（PointCloudSegmentation

回忆：参数估计假设我们找到了两幅图像之间的匹配点，我们认为它们是通过一些参数化变换（例如平移；尺度欧几里德；仿射）相关联的。我们如何估计此变换的参数？基本策略基于对应点的最小二乘估计但这个方法有一些问题…问题：异常点（外点Outliers）粗略地说，外点是不符合模型的点。错误数据->外点粗略地说，外点是不符合模型的点。符合模型的点被称为内点外点问题最小二乘估计对外点敏感，因此，一些外点可以极大地扭

一种方法是选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC），另一种是降低那些错误匹配的权重（鲁棒核函数），下面分别介绍。

一种方法是选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC），另一种是降低那些错误匹配的权重（鲁棒核函数），下面分别介绍。

噪声偏离正确位置2.无关数据就是不属于检测物体的轮廓线3.遗漏数据因为遮挡等原因无法检测到问题：1.如果某点属于某条线，如何找出最小二乘法2.如果有噪声点噪声点少：Robustfitting噪声点多：RANSAC3

RANSAC实际上是一种基于迭代的思想，用来在含有离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。

前面所述的点云分割＋姿态估计能完成机器人抓取工作，但是如果抓取环境特比复杂，固定的抓取路径中有很多障碍物，那么就需要一种路径规划方法来规划出一条无碰撞的路线。