slam 十四讲笔记

1.RANSAC原理
OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H，矩阵大小为3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多，通常令h33=1h33=1来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对可以列出两个方程，则至少包含4组匹配点对。

1. 随机从数据集中随机抽出4个样本数据 (此4个样本之间不能共线)，计算出变换矩阵H，记为模型M；

2. 计算数据集中所有数据与模型M的投影误差，若误差小于阈值，加入内点集 I ；

3. 如果当前内点集 I 元素个数大于最优内点集 I_best , 则更新 I_best = I，同时更新迭代次数k ;

4. 如果迭代次数大于k,则退出 ; 否则迭代次数加1，并重复上述步骤；

参考链接
https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/79174914