estimaterigidtransform 用法 opencv

estimaterigidtransform 用法 opencv

函数`teRigidTransform()`用于从一组对应的2D点对中估计刚性（rigid）变换。

使用方法如下：

```python

retval = teRigidTransform(srcPoints, dstPoints,

fullAffine)

```

参数：

- `srcPoints`：源点的坐标，可以是N维的浮点型数组，写作`[x0, y0; x1, y1; ...]`，其中 `(xi, yi)` 是一个二维点坐标。

- `dstPoints`：目标点的坐标，与`srcPoints`具有相同的形状和数据类型。

- `fullAffine`：一个布尔值，指定刚性变换是否是完整的仿射变换。默认为False，表示只计算旋转和平移；值为True时，表示计算仿射变换（旋转、平移和缩放）。

返回值：

- `retval`：一个2x3的输出数组，表示估计的刚性变换矩阵。

注意事项：

- `srcPoints`和`dstPoints`必须具有相同的点数，且至少需要3个点对。

- 如果刚性变换无法估计，函数将引发错误。

示例代码：

```python

import cv2

import numpy as np

srcPoints = 32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])

dstPoints = 32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])

M = teRigidTransform(srcPoints, dstPoints, False)

print("Estimated Rigid Transform:")

print(M)

```

输出结果：

```

Estimated Rigid Transform:

[[ 0.97142857 -1.2 85.71428571]

[ 1.2 0.97142857 -34.28571429]]

```

上述代码中，我们对`srcPoints`和`dstPoints`使用`estimateRigidTransform()`进行刚性变换的估计。函数返回一个2x3的变换矩阵`M`，可以将`srcPoints`转换为`dstPoints`。最后，将变换矩阵打印出来。