靜態視覺演算法

⑴ cv演算法是什麼

計算機視覺演算法。

計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。

因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中「感知」的科學。

計算機視覺應用的實例包括用於系統：

（1）控制過程，比如，一個工業機器人 。

（2）導航，例如，通過自主汽車或移動機器人。

（3）檢測的事件，如，對視頻監控和人數統計。

（4）組織信息，例如，對於圖像和圖像序列的索引資料庫。

（5）造型對象或環境，如，醫學圖像分析系統或地形模型。

（6）相互作用，例如，當輸入到一個裝置，用於計算機人的交互。

（7）自動檢測，例如，在製造業的應用程序。

⑵ 機器視覺定位是什麼和機器視覺檢測有什麼不同

視覺定位類項目通常結合機器人學，軸組運動學控制，常常使用仿射變換，幾何學，手眼標定等演算法，在數學原理層面要熟悉常用的矩陣轉換公式，幾何平面學公式等。追求的是高精度定位效果，通常定位抓取精度在0.01mm。應用場景包括2D定位，3D無序定位抓取等。需要對自動化設備，機器人學等十分了解。機器視覺檢測通常指的是目標檢測和缺陷檢測，在工業上，需要對CCD感測器得到的圖像做圖像處理找到某些缺陷，在演算法層方面需要掌握Blob分析，預處理演算法，邊緣提取等，偏重於圖像處理本身。在計算機視覺方向，視覺檢測還有目標檢測，通常用卷積神經網路實現對目標的檢測和分類，比如說現在的人臉識別，自動駕駛等。綜合以上，機器視覺定位更偏向於視覺演算法和自動化結合，視覺檢測更注重於圖像演算法本身。

⑶ 視覺定位和視覺檢測技術有哪些共同點和不同點

視覺定位，視覺檢測，視覺測量都屬於機器視覺的領域。
首先來說共同點，同樣使用視覺演算法，因此在圖像預處理，圖像形態學，Blob分析，邊緣提取等方面的演算法以及思路是一樣的。大部分的視覺演算法庫提供的視覺演算法函數都是可以被調用的。
不同點，視覺定位類項目側重於精度，更多的需要配合自動化設備，比如說機器人，軸組等，在圖像處理後通過手眼標定演算法將像素坐標系轉化成其他的坐標，有時配合激光感測器等實現坐標系的統一。在應用場景方面，有2維定位抓取，3維無序抓取等。在移動機器人領域，視覺定位類項目又分為視覺SLAM等。綜上，視覺定位項目側重於多重技術的結合。視覺檢測技術側重於穩定性，演算法方面，結合深度學習，預處理演算法，圖像增強等實現對物體表面的缺陷檢測，字元識別等，在計算機視覺領域，有OCR字元檢測，人臉識別，自動駕駛等等。綜上，視覺檢測技術更側重於視覺演算法本身的深挖。

⑷ 2019零售大變局！3D視覺暗戰智能貨櫃

智東西（公眾號：dxcom）

文 | 季瑜生

當經歷了2017年的瘋狂點位大戰以及2018年的巔峰急墜之後，智能貨櫃終於迎來了行業的終極形態——3D動態智能貨櫃！

3D動態智能貨櫃就能為這個行業帶來了什麼？高空間利用率、精準商品識別效率以及低計算量之外，技術是否已經成熟，產業鏈的構建是否完善，巨頭們到底有誰在瓜分這塊距離用戶最近的蛋糕？

帶著這些問題，在過去的幾周里，智東西在采訪了數十位行業頭部玩家以及領域內專家後發現：當前的3D動態視覺貨櫃正處在大規模爆發的前夜，一場關於技術以及點位搶占的商業競賽在2019年一觸即發。

一、一年升級四次，智能貨櫃終極形態顯現

站在3D動態貨櫃破空而出的當下，我們會發現在經歷了一年多的發展後，無人貨櫃早已脫離了草莽階段，精細化運營以及角色區分正成為當下行業的一大趨勢。

這一階段，出現了阿里為代表的智能貨櫃平台商，以每日優鮮為代表的貨櫃運營商，以及以小賣櫃為代表的整體貨櫃製造商，進一步拓展到產業鏈上游，我們會發現以圖漾 科技 為代表的3D攝像頭廠商已經准備就緒，同時以深視 科技 為代表的3D動態子模塊提供商也早已等待多時。

而從技術角度來看，你會發現一切發展的迅速而又靜默，短短一年多時間，產品方案就已經經歷了四代升級。

從無人貨架進化到智能貨櫃的第一代雛形大概發生在2017年初，當年4月「CITYBOX」智能貨櫃上線，主要採用了RFID頻射標簽進行自動扣款的方式。

在這種運營方式中，每一件商品都會貼上一個成本大約為5毛的RFID標簽，然後貨櫃的每一層都會裝上相應的感測器，價格約在千元左右，商品進出全部會被感測器所捕捉。

但是沒過多久，RFID方案就由於用戶可能撕標簽帶來商品盜損，以及部署、運營成本過高而迅速被市場淘汰。曾有業內人士笑稱，做RFID方案貨櫃的最後都是給標簽廠打工的。

接著，到了2018年年初，以非典型智能貨櫃玩家深蘭 科技 為代表的機器視覺智能貨櫃面世，將智能貨櫃的市場帶到了「攝像頭」時代。

這一時期的智能貨櫃會在每層的頂部中央位置都放一個攝像頭，或者在每層的左右兩側各布一個攝像頭，然後演算法會根據每層的攝像頭記錄下的貨櫃開門前後每層商品的變化來完成扣款。

但是這種方案由於需要攝像頭完整的拍到每層商品變化，因此這就需要商品的擺放不能發生堆疊，並且攝像頭與商品中間也要留出很大空距，因此這一方案雖然保障了安全但卻造成了極高的空間浪費。

另外，一旦需要對SKU進行增減，靜態方案就需要對單品SKU的訓練進行不斷的位置調整訓練，以應對各種可能的取放情況，因此方案整體會出現過擬合以及對SKU品類限制較高的情況。當前市面上的主流靜態方案應用還都停留在賣飲料等典型標品的階段。

可以彌補這種缺陷的則是動態視覺方案，2018年3月，YI Tunnel在「中國零售數字化創新大會」上首先亮相了這項技術。同樣是以計算機視覺識別商品，動態方案利用的是門口的四個攝像頭來識別用戶開門後手上的商品，因此對於貨櫃內部商品的擺放幾乎沒有任何要求，同時也減少了智能貨櫃內部的攝像頭數量。

不過與靜態識別可以將所有數據上傳雲端後再進行識別不同，動態識別需要對連續多幀的圖像中的每一個像素點都進行識別，需要進行大計算量的本地化部署。具體來說，傳統動態方案通常需要攝像頭配備720的像素，每秒60幀的速率。計算所需的最普通的一個1070的顯卡就要五千塊左右，另外還需要主板、CPU、內存、封裝等一系列配置，最後，一套系統部署下來單櫃成本就會提升近萬元。

為了降低本地化部署的成本同時降低背景對識別效率的影響，3D動態方案在2019年年初正式登場。

3D動態方案與傳統動態方案的主要區別在於一個用於定位的3D攝像頭的引入，它可以原有的2D攝像頭抓拍中從空間角度對用戶手上的物品進行像素級定位，進而將無關背景做到擦除，只識別特定區域內的商品，做到減少計算量從而降低成本的目標。

二、三大頭部入場，2019戰事一觸即發

在3D動態視覺貨櫃迎來爆發的前夜，最先面世的產品是小賣櫃在2018年12月中旬發布的「極目系列動態視覺智能貨櫃」。

有業內人士透露，當前小賣櫃的這一款產品事實上還沒有進入大規模的地推階段，不過已經有了小范圍的量產，在一些展會上我們可以看到該款產品的亮相。

從技術角度來看，這款產品是主要利用Intel OpenVINO AI工具包開發，基於3D+2D的動態視覺識別輔以重力感應的方式，貨櫃可以容納240件商品堆疊放置，而結算的准確率則可以達到99%。無論用戶單手、雙手還是多次取放都能做到實時交互與識別。

硬體配備上，極目系列動態視覺智能貨櫃使用的是一款低功耗的邊緣計算設備來實現模型推導加速，可以在用戶關門的瞬間，在本地就完成結算，極大的縮短了用戶購物的結算時間與寬頻成本。

耗電量上，這款產品的容量櫃機容量510升 ，還配上了一塊21.5寸的LED大屏，可以實時顯現用戶取放的商品及定價，但是功耗僅為3度/天。

除了整櫃製造商小賣櫃外，當前阿里也在以平台商的角度對這一方面進行積極的 探索 。

自2016年的雙十一起，阿里的新零售智能事業群就已經開始了智能貨櫃的立項，到了2018年年底，正式開始了對3D動態智能貨櫃的 探索 。

據悉，阿里為了鋪設這套3D動態方案曾經前後接觸過三家方案商的產品，其中准確率、售價、用戶體驗都是重要考量。

不過據阿里內部人士表示，設備正式鋪開之前，設備還需要一段時間的測試與優化，當前在阿里巴巴的西溪園區已經有了少量設備開始了測試。 預計今年的11月份左右，阿里將對這套設備進行大范圍的鋪展推廣 。

貨櫃運營商每日優鮮方面，有消息稱其早在2018年的四月左右就已經開始了對3D動態視覺方案的 探索 ，當前已經在個別點位進行了試運營。

三、迎接市場爆發，三維視覺演算法提供商已經就位

「如果三維的方案都跑不出來，智能貨櫃也就別做了。」在問及關於智能貨櫃未來幾年的發展後，深視 科技 CEO張磊這樣對智東西表示。

深視 科技 是一家計算機三維視覺演算法提供商，核心創始人員均畢業於北大電子系，擁有晶元、演算法、計算機視覺等多個領域十餘年工作經歷，同時擁有多項相關的行業專利。

早在2017年年中的無人貨架浪潮剛剛興起的時候，張磊與其他兩位核心創始人員就將目光瞄準了3D動態視覺方案的智能貨櫃之中。

而他們所負責的正是貨櫃當中的3D動態視覺系統子模塊，簡單來說就是3D動態方案中的商品識別演算法研發以及相應的硬體采購配置。

在他看來，此前市面上主流的智能貨櫃解決方案都或多或少有一些致命傷的存在。而3D視覺方案所帶來的貨櫃空間利用率高、本地化部署成本低以及商品識別的精準度高這三大優勢則正好可以解決此前的一些行業方案的不足。

當下定決心做這一行之後，他首先確認了一個原則就是要將方案做的通用且高效。

此前市面上的一些3D動態視覺方案，大多與微軟的三維視覺 游戲 Kinect相類似，但是這種方案當時只能跑在X86的平台之上，如果要做到大規模的行業應用，成本就成了致命傷。

因此如何能夠ARM平台，根據硬體特性對演算法進行優化就成了當務之急。在解決了這一問題之後，成本問題也就隨之驟降，張磊表示，當前深視 科技 一套完成CPU、GPU、內存等封裝的系統也不過兩千元左右，僅僅是2D動態方案的三分之一左右。

在解決了技術上的難題之後，如何將一個demo變成行業通用的穩定方案也同樣是一個不容忽視的問題。

最簡單的事情，就比如四個2D攝像頭的布局，一般人可能會想到頂上兩個攝像頭方向向下，底部兩個攝像頭方向向上，這樣就可以將用戶的行為比較清晰的捕捉完全。

但是實際應用之後，就發現這一方案根本行不通，夏天女孩子穿短裙的話就足以讓這套方案變得十分尷尬。經過商討，最終大家才確定了四個2D攝像頭兩個在頂上，兩個在中間，一個3D攝像頭在頂部的中間位置，全部向下拍攝的方案。

甚至關於3D攝像頭的位置也是一個被反復商討優化的問題。最開始，由於3D攝像頭會存在一定的盲區，大家會將3D攝像頭的位置放的比較高，但這樣部署之後攝像頭就無法捕捉到用戶本身，這又對識別效率帶來一定的影響。

另外，有時候會出現用戶單手拿多件產品的問題，這會對商品的識別效率帶來一定的影響。

本以為這是個要通過各種硬體升級或者演算法優化的復雜問題，但是最後通過在櫃子頂部以及每層貨架的底部加上一塊透明擋板，就完成了讓用戶無法在盲區內取出商品，也無法一次性取出太多商品的目的。有一位前來參觀的行業大佬曾經笑言，你們這一塊板子可以申請專利了。

在解決這一系列的難題之後，當前深視 科技 的這一套系統也已經在一些主流的整櫃廠商完成了小規模的部署以及內測。

四、迎接市場爆發，3D攝像頭迎來了智能貨櫃的定製化時代

深視 科技 的3D攝像頭提供方圖漾 科技 幾乎也是在2017年就將目光瞄準了消費領域。

在圖漾 科技 CEO費浙平看來，3D攝像頭在工業級的應用在當時已經逐漸成熟，足以支撐企業的穩定盈利。而同樣對3D視覺有著迫切需要的零售行業當前還處於藍海階段。

雖然底層的硬體技術上，工業領域與零售領域的區別並不算大，但是針對不同行業，攝像頭的參數、鏡頭等配置依舊需要漫長的時間調整。

從2017年決定進軍消費領域到2018年需求逐漸顯現的一年時間里，費浙平把精力主要放在了產品針對特定消費領域的打磨上。

首先是技術的選擇上，當前市面上的3D攝像頭方案主要有以下幾種類型：TOF、RGB雙目、結構光。

三種主流方案中，比較成熟的是結構光和TOF。其中結構光方案最為成熟，但是極易受到外界光的干擾、響應速度較慢、識別精度較低；TOF則在這幾個方面比結構光方案具有一定的優勢，因此TOF成為了目前在移動端被看好的方案。基於視差原理的雙目立體成像方案抗環境光干擾強，解析度高，也是移動端可選方案之一。但是純雙目方案當前頁存在著在紋理單調的環境中找不到匹配點而失效的缺點。

與市面上的傳統方案不同的是，圖漾採用的則是主動雙目視覺方案，3D視覺感測器由雙目紅外攝像頭、彩色攝像頭和光學增強系統組成，也就是將雙目方案與結構光方案整合。

其中，光學增強系統也就是業界所成稱的結構光，本質上就是一個激光投射器，雙目攝像頭相當於接收器。當投射器投出的光線打在物體表面，物體將光線反射到兩個攝像頭內，以此收集相應參數信息，再由圖漾搭配的演算法，通過計算給出物體的長寬高、距離等物理屬性。可以克服以上幾種方案在精準度以及效率上的不足。

除了技術問題，還有產業定製化的問題需要應對。

一般來說，應用在消費領域的攝像頭售價僅在中下游的水平，因為其對於遠距離識別的精準度要求並不高。但是針對這一領域，對硬體的盲區范圍、視角以及速度卻有著更高的要求。

以幀率來說，一般的3D攝像頭幀率是每秒30幀，但是在智能貨櫃中就需要60幀才能支持用戶的快速的取放。視覺盲區的大小上，當前市場主流的方案盲區較大，一般要50公分開外才能有數據，但是在智能貨櫃中，這一參數必須縮短到20甚至15厘米以內，以防止用戶從盲區取貨帶來商品的盜損。與此相配合的鏡頭視角上，也需要從60度擴展到90度或者100度。

這些看似容易，但是卻涉及到了鏡頭的更換，感測器參數的調試，以及重新打版的產能投入，如果沒有提前預測到市場的這一需求或者沒有足夠的技術保障，是無法滿足客戶的這些需求的。

而在完成demo之後，如何保障在真實情況下適用，依舊需要漫長的壓力測試之路要走。例如最基本的問題：用戶什麼動作才是正常的，什麼動作是違規的，真實情況下會出現什麼比較異常的消費行為，需要對相應的硬體產品的參數要提出什麼需求，這些都需要時間的驗證。

但獲取消費者行為數據並不是普通硬體廠所擅長的，因此獲得頭部客戶的支持，共同完成產品的打磨又成了必須邁過的一道坎，費浙平表示，當前圖漾已經與多家頭部3D動態貨櫃廠商達成了深度合作。

五、3D智能貨櫃未來的可能與當下的局限

為什麼做智能貨櫃？不同的身份會有不同的考量，於品牌商小賣櫃而言或許這將帶來更大的貨櫃銷量，於運營商每日優鮮而言，這或許將帶來運營效率的成倍提升以及成本的急速下降，而於阿里而言，作為對新零售的重要 探索 方式，這或許將為其再造一個線下的天貓。

當前階段，國內的電商的爆發性增長幾乎不會再來臨，而剩下的用戶大多沉澱在農村與線下領域。農村方面，無論是拓展的速度還是增長的幅度都十分有限，而線下則幾乎是一塊未經開墾的處女地，如果將其利用得當，很可能會帶來一次爆發式的增長。

簡單的算一筆賬，如果運營商鋪設兩萬台設備，單台設備一天的訂單量僅為15單，那麼單日的訂單量就可以達到三十萬。而電商新貴拼多多在創立兩年後的日訂單量也不過30-40萬。於阿里而言，這幾乎是再造了一版線下的天貓。

而深扎線下場景的智能貨櫃還可以完成一些線上的天貓與拼多多所不能完成的事情。例如天然的廣告展示屬性與和用戶更近的距離。

以友寶在線為例，這是一家傳統的自動販售機廠家，根據其財報披露，友寶在線2018年上半年運營設備總量大約為5.5萬台，營業收入11.41億元，凈利潤8604.85萬元，而其中廣告端的收入就達到了2.14 億元。

如果以日本共計五百多萬台收貨機的密度來算，而當前的市場總量還遠遠未到飽和。如果將中國的售貨機、智能貨櫃大屏全部利用起來，那麼再造一個分眾傳媒也不是難事。

未來可能無數，但是眼前仍有問題有待解決，從技術成型到市場成熟，涉及的一整條產業鏈的交互配合。

盡管在當前階段，3D動態識別技術在智能貨櫃中的應用已經基本成型，但如何保障及真實情況下的運營效率以及其他配套硬體的產能供給，這都是需要在不斷的優化中慢慢改進的。

一方面，從技術指標上來看，如何降低用戶單手取三件或多件商品的識別誤差還需一些改進，這種針對各種突發情況的改進還需真實情況下的貨櫃運營方反饋。

效率上，盡管3D動態識別相較傳統的靜態識別的SKU訓練速度已經有了非常大的改進，但是單品兩千張的訓練樣本需求在面對大規模SKU上架時仍舊需要對演算法、算力、成本以及時間消耗進行一定的考量。

配套設施上，盡管當前的3D視覺技術已經相對成熟，但是用於復核校驗的微重力感應設備還沒有完成對零售行業的定製化生產，這也對設備的大規模投放時間帶來了一定的影響。

不過，當技術與模式都已成型，剩下的事情一切交給時間就好。

結語：終極形態已定，市場是否將重現2017點位大戰？

從興起到如今，無人貨櫃走過了過山車似的兩年，第一年裡，草莽叢生，資本、點位大戰高潮迭起，第二年裡，玩家瘋狂退卻，形態一年四變。

當終極形態被基本定格在3D的動態方案，技術已經成型，智能貨櫃的下半場將走向何方？2017年的點位大戰又是否將重現江湖？

或許技術的成型會給這個行業帶來一管大劑量的強心針，但是市場卻從來不會這么簡單，形態只是這個市場上露出的冰山一角，海平面之下的供應鏈之戰、支付入口之戰、供應商搶奪戰……一切都，還待定。

盡管如此，技術的進步依舊為這個行業的發展帶來了無限可能，在一片高呼智能貨櫃已死，無人零售沒有未來的唱衰中，3D動態視覺正將智能貨櫃推向再一次爆發的前夜。

⑸ 如何讓靜態圖片視覺上轉動，需求原理

首先繪制一單點陣圖。此單點陣圖顏色不宜過雜，一般都以雙色為多，並都是一深一淡兩種，且深淡兩色比例協調，面積相等為最宜。將此單點陣圖規則的，重復的排列。規則：按照固定的形式排列（舉例：橫向，豎向對齊）。重復：按上規則以單點陣圖為中心，向四周擴散排列，起碼排成一個九宮格，就可以使靜圖轉動了。將排列好的圖放在桌上，眼睛盯著看達到24秒，就可以看到轉動了（盡量不眨眼哦）。 sorry，好難形容出來呀，我口拙。。。。。有問題，咱一起研究啦。

⑹ cv演算法是什麼呀

cv演算法是計算機視覺演算法。是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。

定義：

計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對採集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

計算機視覺是一門關於如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數據與信息的學問。形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（演算法），讓計算機能夠感知環境。

我們中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達了視覺對人類的重要性。不難想像，具有視覺的機器的應用前景能有多麼地寬廣。

⑺ 歐凱OKAI所說的「視覺演算法技術」指的是什麼

這個視覺演算法技術是歐凱OKAI在微出行領域智能化&自動化方面的技術，通俗一點說，就是自動駕駛技術裡面的一部分，這個技術也是人工智慧最快落地的領域和場景之一。OKAI的這項技術是讓感知載體自主識別道路交通狀況，通過聲波提示，提醒用戶周圍車輛、行人運動軌跡，保護用戶車輛行駛安全。

⑻ 視覺演算法和圖像演算法的區別

兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。

⑼ 靜態背景下移動目標視覺監控演算法研究 畢業設計應該怎麼做

可以的
靜態背景下移動目標視覺
監控演算法研究，是多少字的好

⑽ 計算機視覺中演算法 RANSAC

RANSAC 主要是用於處理 外點數 (outline) 比較多情況下來搜索一條直線或進行模型參數擬合。從 RANSAC 全名字面意思是隨機采樣一致性。是一種非常簡單且有效估計模型參數的方法。不僅限於直線模型的參數，在 SLAM 通過對比前後量幀圖像上特徵點間關系可以計算出攝像機的外參數，從而計算運動軌跡並生成稀疏點雲。

對於RANSAC演算法來說一個基本的假設就是數據是由 內點 和 外點 組成的。

同時 RANSAC 假設：在給定一組含有少部分 內點 的數據，存在一個程序可以估計出符合 內點 的模型。

通常會有如下幾個步驟

如圖

到此算完成一次迭代，重復上面的迭代記錄小每次迭代選擇點後繪制所得到的投票數，投票數最大所對應的直線模型就是我們要找到的直線

從上面求解過程，可以發現迭代次數 N 和內點率 t 或者理解為外點率 e 都可以這些參數確定是比較困難的，可以感覺經驗進行來設置這些參數，

通常我們還會設定一個閾值，這個閾值是關於投票數的閾值，也就是最少投票數值，計算出直線中投票數最大的直線的投票數量還需要大於這個最少投票數才可以。其實 RANSAC 輸出一個一條投票數最多且大於事先設定好閾值的直線模型參數，也可以是多條投票數大於最小投票(閾值)的多條直線。

通常我們對這些點的外點率是一無所知的，那麼在這種情況下應該如何處理呢?
首先將迭代次數 N 設置無窮大，因為現在對外點率一無所知，所以也就沒辦法設置 N。所以真實迭代次數 sample_count 通常都會比 N 小

接下來就是將 sample_count 增加 1 然後重復上面步驟，在下一次迭代中 N 就不再是無窮大而是用 N1 來 如果在下一次迭代中計算 d 內點數量要比上一次高就保留本次 d 以及計算得到 N1 而舍棄上一次的計算得到 N1 。

圖像配准就是找到一幅圖像像素到另一幅圖像像素間的空間映射關系。這些圖像可以是不同時間(多時間配准)，不同感測器在不同地方拍攝（多模式配准）。這些圖像之間的空間關系可以是剛性 (平移和旋轉)，仿射(例如剪切），單應性(或復雜的大變形模型）。

這是一個三維重建必用的演算法，如果在三維重建不用 RANSAC 就說明你做的還不算好。幫助我們排序一些噪音點還是outline 的點。我們以擬合直線為例講解 RANSAC 我們隨機地挑選兩個點作為模型，然後看有多少點 inline，我們在隨意找兩個點來作為模型，我們通過評估（投票形式）來找出最優模型，但是這本模型並不是最優模型而是我們要，隨意選擇最少 x 個樣本，x 個數取決於你要擬合模型，如果是直線就是 2 個點，平面需要3 點。然後計算有多少點和模型擬合。直到找到一個模型其中 inline 樣本點是最多的。然後在擬合一次就可以得到我們想要點。