发布时间：2026/10/3 8:52:32
方法实现简介渐进一致采样法1 (PROSAC) 是对经典的 RANSAC2 中采样的一种优化。相比经典的 RANSAC 方法均匀地从整个集合中采样PROSAC 方法是从不断增大的最佳对应点集合中进行采样的。所以这种方法可以节省计算量提高运行速度。论文https://core.ac.uk/reader/47168860详细内容1. 引入假设具有更高相似性的数据点更可能是类内点根据相似性进行排序的半随机采样不会比完全随机采样的效果更差1.1. 标记说明2. 算法由于 PROSAC 不是从所有数据点中进行随机采样而是需要先对数据点进行排序然后在评价函数值最高的数据点子集中进行随机采样这个子集被称为假设生成集并且这个假设生成集的元素数量是不断增大的。那么现在就会面临两个问题假设生成集的大小如何确定采样过程的停止策略是什么代码参考创作中心-CSDN
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