RANSAC简介RANSAC(Random Sample Consensus,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。“外点”一般指的的数据中的噪声，比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点。所以，RANSAC也是一种“外点”检测算法。RANSAC算法是一种不确定算法，它只能在一种概率下产生结果，并且这个概率会随着迭代次数的增加
RANSAC算法
原创
2023-02-23 10:43:10
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1.RANSAC算法 TODO 参考 https://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/48543361 https://www.cnblogs.com/doctor-li/p/11428582.html （原文分析） https://www.c ...
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2021-09-17 15:16:00
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文章目录1 算法简介2 基本思想3 参数4 应用案例（直线拟合）1 算法简介RANSAC算法的基本假设
原创
2022-06-27 16:08:03
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Ransac： Random Sample Consensus, 随机抽样一致性。RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 Ransac是一种通过使用观测到的数据点来估计数学模型参数的迭代方法。其中数据点包括内点(inlier)，外点(outlier)。outlier对 ...
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2021-08-15 14:45:00
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我的数学之美（一）——RANSAC算法详解给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。 生产实践中的数据往往会有一定的偏差。...
原创
2021-06-08 16:19:42
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2007-03-06 14:22:12 最近有不少朋友在论坛里问到"QTP如何做回归测试?"的问题,这里我们有必要来探讨一下.首先这个问题中存在一个误区,事实上回归测试怎么做,跟自动化工具没有必然的联系.所以这里的如何做回归测试并不是一个QTP的问题,而是一个回归测试的策略的问题. &nbs
功能：采用迭代的方法去估计样本的拟合模型 应用：剔除错误点、直线拟合、平面拟合、估计图像或点云间的变换矩阵、估计基础矩阵 思路：一组较大的样本点，假设包括外点（离群点，噪声）和内点。根据大数定律，假设随机抽样得到的数据都是内点，从样本随机抽样得到的模型可以近似作为整体模型。去计算其他点的到此抽样模型
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2020-03-20 10:31:00
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OpenCV基本操作 1 图像的IO操作这里我们会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。1.1 读取图像APIcv.imread()参数：要读取的图像读取方式的标志cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
//使用对称性测试以及RANSAC匹配特征点。
/
一、概述1.RSA是基于大数因子分解难题。目前各种主流计算机语言都支持RSA算法的实现 2.java6支持RSA算法 3.RSA算法可以用于数据加密和数字签名 4.RSA算法相对于DES/AES等对称加密算法，他的速度要慢的多 5.总原则：公钥加密，私钥解密 / 私钥加密，公钥解密二、模型分析RSA算法构建密钥对简单的很，这里我们还是以甲乙双方发送数据为模型 1.甲方在本地构建密钥对（公钥+私钥）
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2023-06-20 22:39:26
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# 使用RANSAC算法实现自适应阈值的Python教程
## 引言
在计算机视觉和机器学习中，RANSAC（随机抽样一致性算法）被广泛应用于数据拟合和异常值检测。RANSAC基于随机采样的方法，通过多个模型的评估来寻找最佳模型。本文将引导您逐步实现RANSAC算法，并根据数据的特性实现自适应阈值。
## 流程概述
首先，我们先了解实现RANSAC算法的整体流程。以下是整个步骤的概述：
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A 某和 B 某青梅竹马，A 某通过 B 某认识了 C 某，发现兴趣爱好出奇一致，这三人就搞到了一起，成为了一个形影不离的小团体。这个小团体的形成，是自下而上的迭代过程。200 个人当中，可能有 10 个小团体，这些小团体的形成可能要好几个月。这种「找朋友」的过程，就是今天我们要讲的主题：聚类算法。聚类聚类算法：就是把距离作为特征，通过自下而上的迭代方式（距离对比），快速地把一群样本分成几个类别的
参数说明 K-求解模型最少需要的点个数，如直线需要2个点 M-求解所需最少的循环次数 p-表示内点的概率或估计的内点在总样本中的比率 z-表示模型估计正确的概率 求解步骤 随机采样K个点 对该K个点拟合模型 计算其他点到拟合模型的距离，将小于一定阈值的当作内点，并统计内点个数 重复M次，选择内点数最 ...
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2021-08-09 11:34:00
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The Tkinter Scale Widget##简介Scale（刻度）组件看起来像是一个带数据的 Scrollbar（滚动条）组件，但事实上它们是不同的两个东东。Scale 组件允许用于通过滑动滑块来选择一个范围内的数字。你可以控制该组件的最大值、最小值，以及分辨率。##何时使用 Scale 组件？当你希望用户输入某个范围内的一个数值，使用 Scale 组件可以很好的代替 Entry 组件。#
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2023-07-31 23:16:49
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夏季更新OpenCV 4.5.3发布了！来看看4.5.3都有哪些重要改进：higui模块：增加对UI后端的支持。特殊编译的OpenCV可以允许选择UI后端，并/或通过plugin动态加载videoio模块：通过FFmpeg后端支持UMat/OpenCL硬件加速的视频编解码video：增加DaSiamRPN跟踪算法（DNN模块：改进layers和activations，支持更多模型优化CUDA后端的
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2024-02-29 10:45:19
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目录常用函数常用函数使用举例应用小例---使用蒙特卡罗方法计算圆周率简介过程介绍python提供random模块，使用该模块可以生成伪随机数，或根据给定的序列数据进行随机抽取常用函数函数描述范围seed()指定种子来初始化伪随机数生成器-random()生成一个的随机浮点数[0.0,1.0)uniform(x,y)生成一个在指定范围内的随机浮点数[x,y]randint(x,y)生成一个指定范围
还可以参考：https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/52849446我们已经得到了像素坐标系和世界坐标系下的坐标映射关系：其中，u、v表示像素坐标系中的坐标，s表示尺度因子，fx、fy、u0、v0、γ（由于制造误差产生的两个坐标轴偏斜参数，通常很小）表示5个相机内参，R,t表示相机外参，Xw、Yw、Zw（假设标定棋盘位于世界坐标系中Zw=...
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2021-06-08 16:40:36
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在了解了最小二乘法的基本原理之后python_numpy实用的最小二乘法理解，就可以用最小二乘法做曲线拟合了1.直线拟合直线拟合已知图中拟合数据的坐标，对图中的拟合数据进行直线拟合。依旧使用最小二乘法求解Ax=b——————1无解下的最优解。已知点的个数为n，所求直线的方程为y1=ax1+b，A由方程右边的a，b的系数构成构成(nx2)的矩阵,每行为(x1,1)，b由已知点的y1坐标构成矩阵(nx
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2023-10-30 22:26:27
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RANSAC范例的正式描述如下：首先，要给定： 1一个模型，该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数； 2一组数据点P，P中包含数据点的数量#(P)大于n。然后，从P中随机地选择n个点（组成P的一个子集S1）并实例化这个模型（构造成M1）。接下来， 利用实例化的模型M1去测定P中点的某个子集S1*，这些点相对于M1的错误被限制在一个给定的阈值下，其中S1*被称作S1的一致性集合。 或者： 利用实例化的模型M1去逐个测定P中的其它点，舍掉那些偏离M1较大的点，保留那些偏离M1较小的点并组成一个集合S1*，该集合被称作S1的一致性集合。接下来的步骤要对S1*中点的数量#(S1*)进行条件判定：
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2013-09-04 18:41:00
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