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勿在浮沙筑高台
随机抽样一致性（RANSAC）算法，可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。在图像配准以及拼接上得到广泛的应用，本文将对RANSAC算法在OpenCV中角点误匹配对的检测中进行解析。
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=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。
其中(x,y)表示目标图像角点位置,(x',y')为场景图像角点位置，s为尺度参数。
RANSAC算法从匹配数据集中随机抽出4个样本并保证这4个样本之间不共线，计算出单应性矩阵，然后利用这个模型测试所有数据，并计算满足这个模型数据点的个数与投影误差(即代价函数)，若此模型为最优模型，则对应的代价函数最小。
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RANSAC算法步骤：
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；
注：迭代次数k在不大于最大迭代次数的情况下，是在不断更新而不是固定的；
其中，p为置信度，一般取0.995；w为"内点"的比例 ; m为计算模型所需要的最少样本数=4；
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2.例程
OpenCV中此功能通过调用findHomography函数调用，下面是个例程：
3. RANSAC源码解析
(1)findHomography内部调用cvFindHomography函数
srcPoints:目标图像点集
dstPoints:场景图像点集
method: 最小中值法、RANSAC方法、最小二乘法
ransacReprojTheshold:投影误差阈值
mask:掩码
(2) runRANSAC
maxIters:最大迭代次数
m1,m2 :数据样本
model:变换矩阵
reprojThreshold:投影误差阈值
confidence:置信度 0.995
(3)getSubset
ms1,ms2:保存随机找到的4个样本
maxAttempts:最大迭代次数，300
(4) findInliers & computerReprojError
(5)cvRANSACUpdateNumIters对应上述k的计算公式
p：置信度
ep:外点比例
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