用于2d到3d旋转和平移的Kabsch算法

Question

我的问题涉及将一组2d点与一组3d点匹配，两者之间已知对应关系。基本上我在图像上有点，我需要最佳的平移和旋转以使点适合已知的三维点云。 Kabsch算法最初用于找到3d点到另一个点云的最佳拟合，并且有2d到2d的实现，但不是我可以使用的。我知道这是可能的，但只是不知道如何去做。我在那里搜索代码然后空了。我现在用matlab编程，但任何语言都可以。

谢谢。

编辑：目标是将三维点云的旋转和平移与投影到图像平面上的二维点最佳匹配。

我还应该提到3d到2d投影是使用弱视角完成的。

Answer 1

所以基本上，你有一个“平面”或点“线”，就像第三个维度是0.你可以像这样威胁他们，并使用最小平方距离的tipicall kabsh算法，不是吗？

编辑：也许这是一个废话，但是如何将3d体投影到2d坐标，并进行2d比较？计算上是昂贵的，所以它包括探索三维物体+投影的所有角度，但是通过应用投影更容易丢失一个维度，即将新维数添加到二维点。