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，有一定的概率得出一个合理的结果。为了提高得出合理结果的概率必须提高迭代次数。
1、基本思想：
RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：
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有一个模型适用于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
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用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点。
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如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
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然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为它仅仅被初始的假设局内点估计过。
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最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
这个过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为它比现有的模型更好而被选用。
2、对上述步骤，进行简单总结如下：
N：样本点个数，K：求解模型需要的最少的点的个数
- 随机采样K个点
- 针对该K个点拟合模型
- 计算其它点到该拟合模型的距离，小于一定阈值当做内点，统计内点个数
- 重复M次，选择内点数最多的模型
- 利用所有的内点重新估计模型（可选）
3、举例：利用RANSAC算法拟合一条直线
4、计算需要的迭代次数k
：模型需要的最少点个数
：随机选取的一个点为局内点的概率，w=局内点个数 / 数据点总数
：n个点均为局内点的概率
1-：n个点中至少有一个为局外点的概率，即采样失败
：k次采样全部失败的概率
：随机选取的n个点均为局内点的概率，即采样成功的概率
因此有下式：
上式两边取对数，得出：
其中，n已知，w可以计算出来，只要设置p的值（通常设置为0.99），即可得到迭代次数k。
参考文章：RANSAC算法理解_robinhjwy的博客-CSDN博客
