RANSAC方法可以用来实现对线段的分类吗？如果可以的话，它是怎么实现的（实现过程是什么）？
RANSAC方法可以用来实现对线段的分类。具体实现过程如下：
1.首先，随机选择两个数据点，这两个点可以形成一条直线，将其他数据点与该直线进行比较，根据一个最小的阈值来判断哪些点可以加入到该直线中。
2.如果点数大于一个预先设定的阈值，则认为这些数据点是同一条线段，用最小二乘法进行拟合，在所有的点中取最近的点作为直线的端点。
3.如果点数小于该阈值，则认为这些数据点中没有线段。
4.将这些点从数据点集中删除，不参与后续的RANSAC过程。
5.重复1~4步骤，直到数据点集中所有点都已被分配到某个线段中。
通过这样的方式，可以对给定的数据点集进行线段分类，从而得到数据集中所有的线段。
室外景深落差较小的场景，拼接效果比较理想，但由于图像曝光度的不同，导致在图像的边界上存在边缘效应，颜色差异明显，这也是该算法需要改进的地方。
室外景深落差较大的场景，远处的区域拼接的比较完整，但美中不足的就是，近处的目标在拼接时，发生了扭曲。
此外，在利用RANSAC算法进行拼接的时候都不可避免地出现了重叠鬼影现象，这也是后续要利用multi band算法融合改进的地方。
通过此次实验也发现了拍摄测试图像时的一些技巧：为了拼接出效果比较好的图像，在保证有相同匹配点的情况下，拍摄图像的间隔尽可能大一些，且一定要站在同一点，水平移动手机进行拍摄，就像拍摄全景图那样。若人拍摄的位置发生移动的话，算法可能就会因为找不到正确的点对而报错，（自己在此次实验过程中就有遇到这类问题）。而且最好不要拍摄那种对称的建筑物，且两边的的特征点长的几乎一样的。这样会使算法的匹配出现失误。 最后在给图像编号进行测试时，切记，一定要从右往左进行编号，因为我们的算法的匹配是从最右边的图像计算出来的，代码中有一步骤是将对应的顺序进行颠倒，使其从左边图像开始进行扭曲。