blocks|key|424413|text|第一和第二表示是相同的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|424414|📷|atomic|offset|length|424415|​|424416|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/cbfaa3bd783abb0b27c8ffcee42d9921.png|imageAlt^0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|S|8|@]|9|@$E|T|F|U|1|V]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]]|J|$K|$5|L|M|N|A|$O|P|Q|-4]]]]

The first and the second representations are the same.
<a href="https://i.stack.imgur.com/My0pL.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/My0pL.png" alt="enter image description here"></a>

I have read wikipedia's article and watched a few videos on RANSAC. 

If I understand correctly, one of the many ways to optimize RANSAC are as follows:

<ol>
<li>According to <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus" rel="nofollow noreferrer">wikipedia</a>, its the number of max iterations:</li>
</ol>

<a href="https://i.stack.imgur.com/blfMy.gif" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/blfMy.gif" alt="enter image description here"></a>

<ol start="2">
<li>According to this <a href="http://ros-developer.com/2018/01/07/ransac-algorithm-parameter-explained/" rel="nofollow noreferrer">website</a>, in the example of finding a line that fits the data, instead of checking my model against all the data samples, I can use the following formula and find the minimum number of samples that would allow me to determine if the 2 chosen points are good.</li>
</ol>

<a href="https://i.stack.imgur.com/mcOCw.gif" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/mcOCw.gif" alt="enter image description here"></a>,

where 
N = number of samples

e = probability that a point is an outlier

s = number of points in a sample

p = desired probability that we get a good sample

I am mostly interested in the second optimization as I couldn't find as much information about it. Is this correct? What is the name of it?

Understanding RANSAC optimization

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

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我读过维基百科的文章，也看过一些关于RANSAC的视频。如果我正确理解，优化RANSAC的许多方法之一如下：根据，它是最大迭代次数：​​根据这个，在寻找一条适合数据的线的例子中，我可以使用下面的公式来检查我的模型和所有的数据样本，并找到最小的样本数，这样我就可以确定所选的两个点是否好。​，其中N=样本数E=点是孤立点的概率S=样本中的点数P=我们得到一个好样本的期望概率我最感兴趣的是第二次优化，因

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