Question

我正在尝试使用OpenCV的estimateAffine3D（）函数来获得3D中两组共面点之间的仿射变换。如果我保持一个变量常量，我发现该变量的转换组件中存在一个常量错误。

我的测试代码是：

std::vector<cv::Point3f> first, second;
std::vector<uchar> inliers;
cv::Mat aff(3,4,CV_64F);

for (int i = 0; i <6; i++)
{
    first.push_back(cv::Point3f(i,i%3,1));
    second.push_back(cv::Point3f(i,i%3,1));
}

int ret = cv::estimateAffine3D(first, second, aff, inliers);
std::cout << aff << std::endl;

我期望的输出是：

[1 0 0 0]  
[0 1 0 0]  
[0 0 1 0]

编辑：我的期望不正确。对于常数z坐标，矩阵不会分解为[R | t]。

但是我得到的东西（有一些可读性的四舍五入）是：

[1 0 0 0]  
[0 1 0 0]  
[0 0 0.5 0.5]

有没有办法解决这个问题？是否有一个函数在2D点集上做同样的事情？

Answer 1

无论我如何运行你的代码，我都能得到很好的输出。例如，当我完全按照您发布的方式运行它时，我得到了。

[1,0,0 ,0]
[0,1,0 ,0]
[0,0,.5,.5]

这是正确的，因为齐次坐标的第4个元素假定为1.当我用2作为z值运行时我得到

[1,0,0 ,0]
[0,1,0 ,0]
[0,0,.8,.4]

也适用（.8 * 2 + .4 = 2）。你确定你没有读过aff（2,2）错了吗？

Answer 2

关键问题是：您的目的是估计两组3D点之间的旋转和平移，但OpenCV函数estimateAffine3D（）不是为此目的。顾名思义，此函数用于计算两组3D点之间的仿射变换。在计算仿射变换时，不考虑对旋转矩阵的约束。当然，结果不正确。要获得旋转和平移，您需要实现基于SVD的算法。您可以在谷歌中搜索“绝对方向”。这是一种经典的封闭式算法。

OpenCV estimateAffine3D打破了共面点

2 个答案: