一、算法概述
RANSAC是一种鲁棒性较强的拟合算法，可以用于估计数据集中的模型参数。对于拟合二次多项式曲线，RANSAC算法的步骤如下：
1、随机选择一小部分数据点，假设它们是符合二次多项式曲线的数据点。
2、根据这些数据点拟合一条二次多项式曲线。
3、计算数据集中所有点到这条曲线的距离，如果距离小于给定的阈值，则认为这些点是符合二次多项式曲线的点。
4、如果符合条件的点数大于一定阈值，则重新拟合二次多项式曲线，并更新符合条件的点的集合；否则，重复步骤1。
重复步骤1-4多次，选择对应符合条件点数最多的二次多项式曲线作为最终拟合结果。
二、代码实现
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