Ransac -- RANdom SAmple Consensus

ransac.h

#include "stdafx.h"

namespace tetlist{
template <typename DATATYPE, typename FIT_PARAM, typename ACCURANCY = float>
class ransac{
public:
	typedef std::vector<DATATYPE> DATAM;
	typedef FIT_PARAM FIT_PARAM;

	typedef void (fitting)(
		const DATAM& datam,
		const std::vector<size_t> index,
		FIT_PARAM &param);

	typedef ACCURANCY (distance)(
		const DATATYPE& data,
		const FIT_PARAM& param);

	typedef struct{
		size_t              inliner_count;
		FIT_PARAM           fit_parameter;
		std::vector<size_t> inliner_indexes;
	} Result;

	// RANSAC を実行する
	static Result execute(DATAM& datam, fitting* fitting_func, distance& distance_func,
		const ACCURANCY distance_threshhold, const size_t fitting_data_num, const size_t iteration_max)
	{
		// 条件を初期化する
		Result current_of_the_art;
		current_of_the_art.inliner_count = 0;



		// イテレーション開始
		std::vector<size_t> target_idx;
		target_idx.resize(fitting_data_num);

		auto rand = random<size_t>(0, datam.size() - 1);
		for (size_t i = 0; i < iteration_max; ++i) {
			// サンプル抽出
			for (size_t n = 0; n < fitting_data_num; ++n) {
				target_idx.at(n) = rand();
			}


			// 関数フィッティング
			FIT_PARAM param;
			fitting_func(datam, target_idx, param);

			// インライアカウント
			size_t inliner = 0;
			for (auto it = datam.begin(); it != datam.end(); ++it) {
				const auto distance = distance_func(*it, param);
				if (distance < distance_threshhold) {
					++inliner;
				}
			}

			// 今回条件の方がフィットしていたら，最善結果を更新する
			if (inliner > current_of_the_art.inliner_count) {
				current_of_the_art.inliner_count = inliner;
				current_of_the_art.fit_parameter = param;
			}
		}

		// 結果を返す前に，インライアのインデックスを求めておく
		current_of_the_art.inliner_indexes.resize(0);
		for (size_t i = 0; i < datam.size(); ++i) {
			if (distance_func(datam[i], current_of_the_art.fit_parameter) < distance_threshhold) {
				current_of_the_art.inliner_indexes.push_back(i);
			}
		}

		// 結果を返す
		return current_of_the_art;
	}

private:

};
}