在人工智能和计算机视觉领域，随机抽样一致算法（Random Sample Consensus, RANSAC）是一种强大的工具，用于从包含异常值的数据中估计数学模型参数。简单来说，它通过反复随机抽样来找到最佳拟合数据的模型！💥

想象一下，你有一堆散乱的点，其中一些是“好点”（符合模型），另一些是“坏点”（异常值）。RANSAC会随机选择几个点作为样本，构建模型，并计算有多少点与该模型匹配。如果匹配点足够多，就认为这个模型有效。然后重复这一过程多次，最终选择最优模型。🌟

这种方法广泛应用于图像处理、机器人导航等领域。比如，当你用手机拍摄照片时，RANSAC可能正在后台帮你精准地校正透视畸变。📸🌐

虽然RANSAC简单高效，但它也有局限性，例如对参数的选择敏感。因此，在实际应用中需要根据具体场景调整策略哦！🎯💡

科技 算法 机器学习 RANSAC