Ransac算法说明及源代码，并包含使用实例。改代码书写严谨，并有详细的使用说明。

克隆（复制移动伪造）是恶意的对数字图像进行篡改攻击，将图像的一部分复制并粘贴到图像中，以隐藏图像的重要细节，而没有任何明显的篡改痕迹。 这种类型的篡改攻击给取证留下了一个关于图像真实性的大问题。 在开发了强大的软件来处理图像之后，在过去几年中提出了许多技术。 所提出的方案涉及基于块和基于特征点提取的技术两者，以更准确地提取伪造区域。 该算法主要涉及通过计算单位向量之间的点积来匹配从每个块中提取的相同特征的触角。 随机样本共识（RANSAC）算法用于提取匹配区域。 所提出算法的实验结果表明，与现有算法相比，它能够提取出更准确的结果。 伪造检测方法。

点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题,提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配,然后由场景分类算法判断场景类别,适应性地结合几何匹配与光度匹配,最后提出一种改进的RANSAC算法,通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价,对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证,并与多种算法进行比较。实验结果表明,该点云粗配准算法能够实现稳健有效的变换矩阵估计,有助于后续的精配准与整体的室内场景重建。

此PPT为本人调用OpenCV包实现简单特征点提取展示以及进一步特征点筛选匹配实现

此思维导图为本人近期所看论文总结，侵权删，如有错误麻烦通知本人进行改正，思维导图软件Xmind

1. How to Use ------------- All RANSAC algorithms are implemented as MATLAB functions and located in "SAC" direcory. Other Scrips and directorie(s) are just example data. To get specific help for any function, you should type: "help " where - is one of the functions in "SAC" direcory, and you'll get full usage help.

VS2015版本实现的 Ransac直线拟合，算法速度快，效果优，直接可以使用

吡草酸 该存储库包含RANSAC的Python包装器，用于单应性和稀疏对应关系的基本矩阵估计。 它实现了和 。 它最初位于，但为了避免与其他作者的pypi中已经存在的发生冲突，将其重命名。 表现 根据最近的一项研究，Yin等人，香草pydegensac的实施要比OpenCV稍好一点，并且启用了简并检查（DEGENSAC），这是最新技术。“”，2020 。 安装 要构建和安装pydegensac ，可以使用pip： pip install pydegensac 或克隆或下载此存储库，然后从存储库中运行： python3 ./setup.py install 或者 pip3 install . 来自Tomasz Malisiewicz的建筑提示 无需系统级安装即可编译pydegensac。 python3 ./setup.py build 在Mac OS X计算机上编译使用GCC

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