opencv：两个 3D 点云之间的刚性转换

Question

我有两个 3D 点云，我想使用 opencv 来找到刚性变换矩阵（平移、旋转、所有 3 个轴之间的恒定缩放）。

我找到了一个 estimateRigidTransformation 函数，但它显然只适用于 2D 点

另外，我找到了 estimateAffine3D ，但它似乎不支持刚性转换模式。

我只需要编写自己的刚性转换函数吗？

原文由 user881185 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

我没有在 OpenCV 中找到所需的功能，所以我编写了自己的实现。基于 OpenSFM 的想法。

 cv::Vec3d
CalculateMean(const cv::Mat_<cv::Vec3d> &points)
{
    cv::Mat_<cv::Vec3d> result;
    cv::reduce(points, result, 0, CV_REDUCE_AVG);
    return result(0, 0);
}

cv::Mat_<double>
FindRigidTransform(const cv::Mat_<cv::Vec3d> &points1, const cv::Mat_<cv::Vec3d> points2)
{
    /* Calculate centroids. */
    cv::Vec3d t1 = -CalculateMean(points1);
    cv::Vec3d t2 = -CalculateMean(points2);

    cv::Mat_<double> T1 = cv::Mat_<double>::eye(4, 4);
    T1(0, 3) = t1[0];
    T1(1, 3) = t1[1];
    T1(2, 3) = t1[2];

    cv::Mat_<double> T2 = cv::Mat_<double>::eye(4, 4);
    T2(0, 3) = -t2[0];
    T2(1, 3) = -t2[1];
    T2(2, 3) = -t2[2];

    /* Calculate covariance matrix for input points. Also calculate RMS deviation from centroid
     * which is used for scale calculation.
     */
    cv::Mat_<double> C(3, 3, 0.0);
    double p1Rms = 0, p2Rms = 0;
    for (int ptIdx = 0; ptIdx < points1.rows; ptIdx++) {
        cv::Vec3d p1 = points1(ptIdx, 0) + t1;
        cv::Vec3d p2 = points2(ptIdx, 0) + t2;
        p1Rms += p1.dot(p1);
        p2Rms += p2.dot(p2);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                C(i, j) += p2[i] * p1[j];
            }
        }
    }

    cv::Mat_<double> u, s, vh;
    cv::SVD::compute(C, s, u, vh);

    cv::Mat_<double> R = u * vh;

    if (cv::determinant(R) < 0) {
        R -= u.col(2) * (vh.row(2) * 2.0);
    }

    double scale = sqrt(p2Rms / p1Rms);
    R *= scale;

    cv::Mat_<double> M = cv::Mat_<double>::eye(4, 4);
    R.copyTo(M.colRange(0, 3).rowRange(0, 3));

    cv::Mat_<double> result = T2 * M * T1;
    result /= result(3, 3);

    return result.rowRange(0, 3);
}

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