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  1. RANSAC算法下两张图片的匹配效果——计算机视觉

  2. 文章目录一、简述二、原理三、实验要求四、实验代码五、实验结果与分析六、总结 一、简述 RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。 RANSAC的基本假设是: (1)数据由“局内点”组成,例如:数据的分布可以用一些模型参数来解释; (2)“局外点”是不能适应该模型的数据; (3)除此之外的数据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38752907