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众所周知，我们可以将estimateRigidTransform()具有以下两种类型之一的两个参数传递给函数：Mat estimateRigidTransform(InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine)

  1. cv::Mat frame1, frame2;
  2. std::vector<cv::Point2f> frame1_features, frame2_features;

即，例如，为了实现视频稳定（抖动移除），我们可以使用以下两种方法之一：

  1. with cv::Mat：使用opencv进行视频稳定
cv::Mat frame1 = imread("frame1.png");
cv::Mat frame2 = imread("frame2.png");
Mat M = estimateRigidTransform(frame1, frame2, 0);
warpAffine(frame2, output, M, Size(640,480), INTER_NEAREST|WARP_INVERSE_MAP);
  1. 和std::vector<cv::Point2f> features;
vector <uchar> status;
vector <float> err;

std::vector <cv::Point2f> frame1_features, frame2_features;
cv::Mat frame1 = imread("frame1.png");
cv::Mat frame2 = imread("frame2.png");
goodFeaturesToTrack(frame1 , frame1_features, 200, 0.01, 30);
goodFeaturesToTrack(frame2 , frame2_features, 200, 0.01, 30);
calcOpticalFlowPyrLK(frame1 , frame2, frame1_features, frame2_features, status, err);

std::vector <cv::Point2f> frame1_features_ok, frame2_features_ok;
for(size_t i=0; i < status.size(); i++) {
 if(status[i]) {
  frame1_features_ok.push_back(frame1_features[i]);
  frame2_features_ok.push_back(frame2_features[i]);
 }
}

Mat M = estimateRigidTransform(frame1_features_ok, frame2_features_ok, 0);
warpAffine(frame2, output, M, Size(640,480), INTER_NEAREST|WARP_INVERSE_MAP);

这些方法中哪一种更好用，为什么？

即哪种类型Mat或vector<Point2f>更好地与函数estimateRigidTransform() 一起使用？

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在第一种情况下，OpenCV 将calcOpticalFlowPyrLK()在函数内部隐式执行 a estimateRigidTransform()。请参阅lkpyramid.cpp @ line 1383中的实现。

这是两种方法之间的唯一区别。如果找到 和 之间的对应关系frame1，frame2则使用版本#2，否则使用#1。

于 2015-02-09T15:23:24.967 回答