基本假设：在给定点集和待拟合模型的情况下，RANSAC算法的实现流程包括确定模型参数。这一过程旨在找出最能代表点集的模型参数。基本实现流程：通过随机选择点集的子集并尝试拟合模型，不断重复这一过程。每一次迭代都包含两个阶段：第一阶段随机选择点集的子集；第二阶段基于所选子集尝试拟合模型，并评估其有效性。迭代过程持续进行，直至找到最佳模型参数。结合光流：RANSAC算法与光流结合，用于两幅图像对齐。该方法通过确定匹配点和基础矩阵，实现图像对齐。实现这一过程的详细步骤与RANSAC算法的基本实现流程相似，但特别关注于光流特征。应用案例：RANSAC算法在图像对齐中的应用展示了其在实际问题解决中的有效性和广泛适用性，尤其在处理含有大量错误数据的场景中。