我有两套积分，我想找到它们之间的最佳转换。 在OpenCV中，您具有以下功能：
Mat H = Calib3d.findHomography(src_points, dest_points);
使用RANSAC返回3x3 Homography矩阵。我现在的问题是，我只需要翻译和轮换（也可能是缩放），我不需要仿射和透视。
问题是，我的观点仅限于2D。
（1）是否存在计算单应性但具有较小自由度的函数？
（2）如果没有，是否有可能从3x3单应矩阵中提取仅进行平移和旋转的3x3矩阵？
提前感谢您的帮助！
伊萨
答案 0 :(得分：5)
OpenCV estimateRigidTransform函数正是您所需要的：它返回Translation，Rotation和Scale（对fullAffine标志使用false值）。并且它使用RANSAC（请参阅源代码以确定它）。
答案 1 :(得分：2)
Homography用于2D点，第三个维度仅用于在3个暗淡的齐次坐标中投射点并执行透视效果。你总是可以回击点：
同质[x，y，w] 笛卡儿[x / w，y / w]然而，由于您计算的是6DOF而不是4DOF（相似度），因此您的结果与您对4DOF的预期差异很大。更灵活的转换将适合RANSAC中的更多点，代价是您关心的转换中的扭曲。底线 - 不要试图分解H，而是拟合相似性或等距（也称为刚性或欧几里德）。它们在库中不存在的原因 - 即使在点坐标中具有正确的最小平方度量，它们也以封闭形式表示，因此不需要非线性优化。换句话说，它们非常简单。
如果你只有旋转和翻译，我写了一个快速的功能来找到它们（虽然没有RANSAC）。它可能类似于rigidTransform但更容易理解（希望如此） https://stackoverflow.com/a/18091472/457687
对于缩放，仍然存在封闭形式的解决方案，但是用于平移和缩放的公式略有不同。见Learning similarity parameters, p. 25