Ransac算法(二)

float Ransac
(
Point2D32f* points,
size_t Cnt,
float *line,
int numForEstimate,
float successProbability,
float maxOutliersPercentage
){

//1 p = (1 w^n)^k
//p =
//float outlierPercentage = maxOutliersPercentage;//估计值
float numerator = log(1.0f-successProbability);
float denominator = log(1.0f- pow(1.0-maxOutliersPercentage, numForEstimate));
//随机抽取一定比例的点
int ransac_times = (int)(numerator/denominator + 0.5);

printf("ransac_times： %d\n", ransac_times);
int numDataObjects = Cnt;
//int numForEstimate = Cnt*0.1;
int maxVoteCnt = 0;
float tempLine[4];
float inliersPercentage = 0.0;


int *Chosen = new int[numDataObjects];

Point2D32f *subPoints = new Point2D32f[numForEstimate];
int pointCnt = 0;
int voteCnt = 0;
for(int i = 0; i < ransac_times; i++)
{
//随机抽取
//randomly select data for exact model fit ('numForEstimate' objects).
memset(Chosen,0,numDataObjects*sizeof(int));
int maxIndex = numDataObjects-1;
for(int j = 0; j < numForEstimate; j++)
{
int selectedIndex = rand() % numDataObjects;
Chosen[selectedIndex] = 1;
}
//拟合
pointCnt = 0;
for(int k = 0; k < numDataObjects; k++)
{
if(Chosen[k])
{
subPoints[pointCnt].x = points[k].x;
subPoints[pointCnt].y = points[k].y;
pointCnt++;
}
}
FitLine2D(subPoints, pointCnt, tempLine);
float a = tempLine[1]/tempLine[0];
float b = tempLine[3] - a*tempLine[2];


//拟合完整之后要对拟合的结果进行鉴定，选出最优的结果
voteCnt = 0;
for(int k = 0; k < Cnt; k++)
{
//如果在直线上或者附近
if(abs(points[k].y - a*points[k].x - b) < 2)
{
voteCnt++;
}
}

if(voteCnt > maxVoteCnt)
{
maxVoteCnt = voteCnt;
inliersPercentage = (float)maxVoteCnt/Cnt;
// printf("a: %f\tb%f\tpercent: %f\n", a, b, inliersPercentage);
for(int m = 0; m < 4; m++)
{
line[m] = tempLine[m];
}

}
//当inliers的比例比较高的时候就可以直接取该值作为最优解
// if(inliersPercentage > 0.2)
// {
// return inliersPercentage;
// }
}
return inliersPercentage;
}

7、优缺点

RANSAC的优点是它能鲁棒的估计模型参数。例如，它能从包含大量局外点的数据集中估计出高精度的参数。RANSAC的缺点是它计算参数的迭代次数没有上限；如果设置迭代次数的上限，得到的结果可能不是最优的结果，甚至可能得到错误的结果。RANSAC只有一定的概率得到可信的模型，概率与迭代次数成正比。RANSAC的另一个缺点是它要求设置跟问题相关的阀值。

RANSAC只能从特定的数据集中估计出一个模型，如果存在两个（或多个）模型，RANSAC不能找到别的模型。