2組の点を与えられた類似度変換行列を計算するか？

Question

私はOpenCVで、getAffineTransform()によって2つの点集合を与えられたアフィン変換を得ることができることを知っています。

しかし、getRotationMatrix2D()は、あらかじめ計算された天使とスケールしかサポートしていません。

どのようにして2点の点を与えた類似度変換行列を計算できますか？

Answer 1

cv::estimateRigidTransformがあります。 6自由度（回転、平行移動、スケーリング、せん断）または部分自由度（回転、平行移動、均一なスケーリング）を持つアフィン変換を5自由度から選択できます。あなたは類似性がthis answerからのコードで2つのvector<Point> P1およびP2で変換を計算することができます

：

cv::Mat R = cv::estimateRigidTransform(p1,p2,false); 

// extend rigid transformation to use perspectiveTransform: 
cv::Mat H = cv::Mat(3,3,R.type()); 
H.at<double>(0,0) = R.at<double>(0,0); 
H.at<double>(0,1) = R.at<double>(0,1); 
H.at<double>(0,2) = R.at<double>(0,2); 

H.at<double>(1,0) = R.at<double>(1,0); 
H.at<double>(1,1) = R.at<double>(1,1); 
H.at<double>(1,2) = R.at<double>(1,2); 

H.at<double>(2,0) = 0.0; 
H.at<double>(2,1) = 0.0; 
H.at<double>(2,2) = 1.0; 

// compute perspectiveTransform on p1 
std::vector<cv::Point2f> result; 
cv::perspectiveTransform(p1,result,H) 

//warp image with transform 
cv::Mat warped; 
cv::warpPerspective(src,warped,H,src.size()); 

私はそれを試して、それが正常に動作する必要があります答えを参照のうえdidntの。

Answer 2

どういうわけか私が使っているopencvバージョンのcv::estimateRigidTransformで問題が起きているので、2点でしか動作しない関数を書いています（これで十分です。

cv::Mat getSimilarityTransform(const cv::Point2f src[], const cv::Point2f dst[]) 
{ 
    double src_d_y = src[0].y - src[1].y; 
    double src_d_x = src[0].x - src[1].x; 
    double src_dis = sqrt(pow(src_d_y, 2) + pow(src_d_x, 2)); 

    double dst_d_y = dst[0].y - dst[1].y; 
    double dst_d_x = dst[0].x - dst[1].x; 
    double dst_dis = sqrt(pow(dst_d_y, 2) + pow(dst_d_x, 2)); 

    double scale = dst_dis/src_dis; 
    // angle between two line segments 
    // ref: http://stackoverflow.com/questions/3365171/calculating-the-angle-between-two-lines-without-having-to-calculate-the-slope 
    double angle = atan2(src_d_y, src_d_x) - atan2(dst_d_y, dst_d_x); 

    double alpha = cos(angle)*scale; 
    double beta = sin(angle)*scale; 

    cv::Mat M(2, 3, CV_64F); 
    double* m = M.ptr<double>(); 

    m[0] = alpha; 
    m[1] = beta; 
    // tx = x' -alpha*x -beta*y 
    // average of two points 
    m[2] = (dst[0].x - alpha*src[0].x - beta*src[0].y + dst[1].x - alpha*src[1].x - beta*src[1].y)/2; 
    m[3] = -beta; 
    m[4] = alpha; 
    // ty = y' +beta*x -alpha*y 
    // average of two points 
    m[5] = (dst[0].y + beta*src[0].x - alpha*src[0].y + dst[1].y + beta*src[1].x - alpha*src[1].y)/2; 

    return M; 
} 

結果の一部（LFWデータセットからの画像）