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一、简介

RANSAC是一种随机参数估计算法。RANSAC从样本中随机抽选出一个样本子集，使用最小方差估计算法对这个子集计算模型参数，然后计算所有样本与该模型的偏差，再使用一个预先设定好的阈值与偏差比较，当偏差小于阈值时，该样本点属于模型内样本点(内点),否则就是外样本点(外点)。记录当前的内点的个数，然后重复上述的过程，直到模型中的内点达到最多，那么此时的模型参数即为最佳模型参数。从上述的过程我们不难看出，该方法是一个不断进行采样的过程，这也是其名字的由来：随机采样一致性算法。CloudCompare中的球体探测也是基于这种思想实现的。

二、实现代码

// CloudCompare
#include <CCCoreLib/PointCloudTpl.h>