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ransac是常用的稳健计算机视觉的方法
ransac是常用的稳健计算机视觉的方法，可用于两幅影像的配准。本源代码用仿摄模型模拟两影像的几何变形，用ransac算法来剔除错误匹配点，得到最终的仿摄参数。...
ransac
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。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出[1]。
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源代码 65