此示例显示如何使用自动特征匹配查找图像旋转和缩放 webpage
Matlab使用SURF恢复两幅图像（原始图像和失真图像）之间的旋转和缩放
在步骤5中，它表示tx和ty是Tinv矩阵中的x和y平移。我运行代码并发现这两个值不接近0但实际上没有从原始图像应用到失真图像的转换，并且在这种情况下仅应用了旋转和缩放。
我可以理解为什么我们得到tx和ty值大的原因。在这个例子中，因为姿势是基于所有特征而不是中心点计算的，但我的问题是我们能否准确估计翻译？例如，在这种情况下，tx和ty应该是非常小的值，因为整个图像不是基于中心平移的。
答案 0 :(得分：0)
目前我还远离MATLAB，但我相信这里有一个微妙的问题是，用于合成地对图像应用旋转的旋转步骤实际上是围绕图像的中心旋转，而是关于原点，这是仿射矩阵的线性部分。我相信因为这一点，实际上在移动和固定图像之间存在非零转换。
如果将关于图像中心操作的等效旋转实现为仿射变换，则可以分为三部分：1）平移图像，使其以原点（0,0）为中心。 2）通过theta旋转图像。 3）翻译图像，使图像的中心位于图像的中心位置。