前言
仍然是昨天的问题，别人问到最小二乘、霍夫变换、RANSAC在直线拟合上的区别。昨天梳理了霍夫变换，今天打算抽空梳理一下RANSAC算法，主要包括：
1）RANSAC理论介绍
2）RANSAC应用简介；
内容为自己的学习记录，其中很多地方借鉴了别人，最后一起给出链接。
一、RANSAC理论介绍
普通最小二乘是保守派：在现有数据下，如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑，尽量谁也不得罪。
RANSAC是改革派：首先假设数据具有某种特性（目的），为了达到目的，适当割舍一些现有的数据。
给出最小二乘拟合（红线）、RANSAC（绿线）对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比：
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