RANSAC算法matlab包

RANSAC算法matlab库，解压后可直接调用其中的函数实现RANSAC算法

function [results options] = RANSAC（X options）

% [results options] = RANSAC（X options）
%
% DESC:
% estimate the vector of parameters Theta using RANSAC （see source [1]
% [2]）
%
% AUTHOR
% Marco Zuliani - marco.zuliani@gmail.com
%
% VERSION:
% 1.1.5
%
% INPUT:
%
% X                 = input data. The data id provided as a matrix that has
%                     dimensions 2dxN where d is the data dimensionality
%                     and N is the number of elements
%
% options           = structure containing the following fields:
%
%   sigma               = noise std
%   P_inlier            = Chi squared probability threshold for inliers
%                         （i.e. the probability that an point whose squared
%                          error is less than T_noise_squared is an inlier）
%                         （default = 0.99）
%   T_noise_squared     = Error threshold （overrides sigma）
%   epsilon             = False Alarm Rate （i.e. the probability we never
%                         pick a good minimal sample set） （default = 1e-3）
%   Ps                  = sampling probability （ 1 x size（X 2） ）
%                         （default: uniform i.e. Ps is empty）
%   ind_tabu            = logical array indicating the elements that should
%                         not be considered to construct the MSS （default
%                         is empty）
%   validateMSS_fun     = function that validates a MSS
%                         Should be in the form of:
%
%                         flag = validateMSS_foo（X s）
%
%   validateTheta_fun   = function that validates a parameter vector
%                         Should be in the form of:
%
%                         flag = validateTheta_foo（X Theta s）
%
%   est_fun             = function that estimates Theta.
%                         Should be in the form of:
%
%                         [Theta k] = estimate_foo（X s）
%
%   man_fun             = function that returns the residual error.
%                         Should be in the form of:
%
%                         [E T_noise_squared] = man_fun（Theta X）
%
%   parameters          = a structure that is passed to all the estimation
%                         validation and error functions containing data to
%                         be used by such functions （e.g. parameters.alpha）
%
%   mode                = algorithm flavour
%                         ‘RANSAC‘  -> Fischler & Bolles
%                         ‘MSAC‘    -> Torr & Zisserman
%
%
%   max_iters           = maximum number of iterations  （default = inf）
%   min_iters           = minimum number of iterations  （default = 0）
%   max_no_updates      = maximum number of iterations with no updates
%                         （default = inf）
%   fix_seed            = true to fix the seed of the random number
%                         generator so that the results on the same data
%                         set are repeatable （default = false）
%   reestimate          = true to resestimate the parameter vector 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1178  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\chi2inv_LUT.m

     文件      33667  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\chi2inv_LUT.mat

     文件        382  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\chi2inv_mathworks\generate_chi2inv_LUT.m

     文件       1172  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_consensus_set.m

     文件       1333  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_consensus_set_rank.m

     文件        457  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_iter_RANSAC.m

     文件       3650  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_minimal_sample_set.m

     文件        599  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_q_RANSAC.m

     文件        921  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_rand.m

     文件       1688  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\get_rand_prob.m

     文件       5145  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Common\stabilize.m

     文件       7639  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\COPYING.LESSER.txt

     文件      35147  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\COPYING.txt

     文件      26432  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\FundamentalMatrixData.mat

     文件      18087  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\LineData.mat

     文件       2994  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_affine.m

     文件       2578  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_circles.m

     文件       1458  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_fundamental_matrix.m

     文件       2770  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_homography.m

     文件       2647  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_line_01.m

     文件       1248  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_line_02.m

     文件       2385  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_plane.m

     文件       2921  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Examples\test_RANSAC_RST.m

     文件       2487  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Affine\affineLS.m

     文件       1912  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Affine\error_affine.m

     文件       1258  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Affine\estimate_affine.m

     文件       1665  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Affine\mapping_affine.m

     文件        881  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Affine\validateMSS_affine.m

     文件       1804  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Circle\error_circle.m

     文件       1442  2014-07-04 17:36  RANSAC-Toolbox-master\Models\Circle\estimate_circle.m

............此处省略46个文件信息