包含了从图像输入 到算子检测 ransac算法去除错误匹配点 以及视角转换 和单应矩阵 最后实现拼接

这个是很经典的RANSAC算法实现，里面改成了中文注释

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（The Randomized RANSAC）算法。对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。

该代码是一个完整的抗几何攻击的数字图像水印程序，是基于模板校正类的，该程序用到的算法包括SURF、RANSAC、LT码、CRC（循环冗余检验）码等，是本人的一篇SCI文章的主干代码，可以直接运行，注释也比较清晰。

这是关于求图像匹配点的matlab程序。 运行通过，可以添加自己需要的图像。 主要方法有用到harris角点检测，ncc粗匹配，ransac精匹配。

用MATLAB写的RANSAC，用来进行消除误匹配的，可以提高匹配质量。

国外高手编写的RANSAC算法工具箱，可以对二维和三维数据进行评估，内附例子。-Prepared by foreign experts RANSAC algorithm toolbox, can be two-dimensional and three-dimensional data to assess the attached example.

随机生成五百个点作为初始数据，根据RANSAC算法，对初始数据进行拟合，寻找一条最能表示这五百个点的贝赛尔曲线。

RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。

最近学习RANSAC算法，自己做的一个实验。如果数据集包含有误差点，用最小二乘法拟合的模型会有问题，应该先剔除误差点，然后求模型。用的二维点，MATLAB实现，仅供参考。