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- 一、算法介绍
- 二、使用步骤
- 1.代码
- 2.效果
一、算法介绍
写论文当然用RANSAC的优化变种算法MSAC啊,RANSAC太土太LOW了哈哈

MSAC算法(M-estimator Sample Consensus)是RANSAC(Random Sample Consensus)的一种变种,用于参数估计和模型拟合。下面简单介绍一下MSAC算法以及它与RANSAC算法的一些区别:
RANSAC算法:
RANSAC通过随机选择样本集合来估计模型参数,然后根据拟合误差和阈值来判断哪些点属于内点(inliers),并用这些内点重新估计模型参数。
RANSAC对于数据中存在噪声和离群值时表现较好,但在高离群率情况下可能性能下降。
MSAC算法:
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