（最小二乘法作用是求解线性回归的方法，使得估计值和真实值之间

【（最小二乘法作用是求解线性回归的方法，使得估计值和真实值之间】1.最小二乘法估计得到如下图
（线性回归：自变量和因变量两者之间的关系可以用直线近似表示）
（最小二乘法作用是求解线性回归的方法，使得估计值和真实值之间差的平方最小的方法）
因为会照顾到所有数据所以偏差比较大
2.的作用：选4对点算出H，放入图片算误差，想要一组好的H 。然后一直迭代出比较好的H
下面是的步骤
局内点指比较符合模型的点（正常的点）
局外点指比较偏离模型的点
w是局内点占比，是未知的
然后反解出k（即迭代次数）
两张图进行特征匹配,假设一幅图坐标点（x,y）；另一幅为（x',y'），通过单应性矩阵H,将一幅图的坐标放到另一幅图片上。（一张不动，一张做变换，两幅图就可以拼到一起）
可以发现是耦合的，x'=H11x+H12y,既有x又有y无法做到耦合？