RANSAC算法基本原理+代码实现

RANSAC算法是一种处理数据时能有效过滤掉异常值的不确定性算法，其主要原理基于数据可以被分为“内点”和“外点”。
“内点”是指那些符合模型的数据，而“外点”则是不符合模型的数据。RANSAC算法假设，即便数据中混入了少量的“内点”，仍能通过特定程序估计出符合这些“内点”的模型。
整个过程分为几个步骤：
1. 随机选择足够计算模型参数的最少点数。
2. 计算模型参数。
3. 将所有数据带入模型，计算内点数量（即数据点与模型的距离小于内点阈值）。
4. 依据内点数量，维护最佳模型（对直线来说即是最优的斜率和截距），并更新内点数量的最大值。
5. 重复步骤1至4，直到达到收敛条件（内点数量达到预设值）或达到指定迭代次数。
迭代次数的推导与数据中“内点”的比例、选取的点数以及用户设定的概率相关。
此外，算法中还需要计算点到直线（平面）的距离。这通常通过计算点与直线（平面）之间的垂直距离来完成。
代码实现部分则需要编程语言的支持，具体实现细节可能涉及随机点选择、模型参数计算、距离计算以及迭代逻辑。实现的代码通常会包含上述算法步骤的编程表达，以自动化执行RANSAC算法。