Python从两组点得到变换矩阵

Question

我要图像，一个模拟，一个真实的数据，有亮点。在

模拟：

现实：

我能很好地探测到这些斑点并得到坐标。现在我需要计算两个坐标系之间的变换矩阵（比例，旋转，平移，也许是剪切）。如果需要的话，我可以手工选取（5-10）个对应的点给算法

我已经尝试了很多方法，包括： 2 ICP的实施： https://engineering.purdue.edu/kak/distICP/ICP-2.0.html#ICP

https://github.com/KojiKobayashi/iterative_closest_point_2d

实现仿射变换： https://math.stackexchange.com/questions/222113/given-3-points-of-a-rigid-body-in-space-how-do-i-find-the-corresponding-orienta/222170#222170

仿射变换的实现： Determining a homogeneous affine transformation matrix from six points in 3D using Python

how to perform coordinates affine transformation using python? part 2

他们中的大多数都是这样失败的： 红点是从模拟转换到现实坐标系的点。在

到目前为止，最好的方法是这个how to perform coordinates affine transformation using python? part 2产生以下结果：

如您所见，缩放和平移主要起作用，但图像仍需要旋转/镜像。在

关于如何得到一个有效的算法有什么想法吗？如果有必要，我可以提供我当前的非工作实现，但它们基本上是链接的。在

Answer 1

我发现了错误。在

我使用plt.imshow来显示模拟图像和真实图像，然后从中选择参考点来计算转换。在

结果，由于通常的数组到图像索引翻转voodoo（或者我对转换的错误理解），我需要从模拟图像中切换参考点的x和y索引。在

有了这个，使用这个how to perform coordinates affine transformation using python? part 2一切都很好