轨迹对齐C++代码

轨迹对齐是一种常见的图像处理技术，可以将两个相似但存在略微偏移的轨迹进行对齐，从而达到更好的匹配效果。下面是一个简单的轨迹对齐的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void alignTrajectory(Mat &trajectory1, Mat &trajectory2)
{
    // 获取轨迹长度
    int length = trajectory1.rows;

    // 计算两个轨迹的中心点
    Point2d center1 = Point2d(0, 0);
    Point2d center2 = Point2d(0, 0);
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        center1 += trajectory1.at<Point2f>(i);
        center2 += trajectory2.at<Point2f>(i);
    }
    center1 /= length;
    center2 /= length;

    // 将两个轨迹平移到中心点处
    Mat T1 = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1);
    T1.at<float>(0, 2) = -center1.x;
    T1.at<float>(1, 2) = -center1.y;
    Mat T2 = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1);
    T2.at<float>(0, 2) = -center2.x;
    T2.at<float>(1, 2) = -center2.y;
    Mat trajectory1_trans, trajectory2_trans;
    warpPerspective(trajectory1, trajectory1_trans, T1, trajectory1.size());
    warpPerspective(trajectory2, trajectory2_trans, T2, trajectory2.size());

    // 计算两个轨迹的协方差矩阵
    Mat cov = Mat::zeros(2, 2, CV_32FC1);
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        Point2d p1 = trajectory1_trans.at<Point2f>(i);
        Point2d p2 = trajectory2_trans.at<Point2f>(i);
        cov += (Mat_<float>(2, 2) << p1.x * p2.x, p1.x * p2.y, p1.y * p2.x, p1.y * p2.y);
    }
    Mat U, S, V;
    SVD::compute(cov, S, U, V);

    // 计算旋转矩阵
    Mat R = V * U.t();
    if (determinant(R) < 0) {
        R.col(1) *= -1;
    }

    // 将轨迹2旋转到轨迹1的坐标系下
    Mat T = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1);
    R.copyTo(T(Rect(0, 0, 2, 2)));
    Mat M = T2.inv() * T * T1;
    warpPerspective(trajectory2, trajectory2, M, trajectory2.size());
}

这个函数接受两个轨迹 `trajectory1` 和 `trajectory2`，并将 `trajectory2` 对齐到 `trajectory1` 上。具体流程如下：

1. 计算两个轨迹的中心点，并将它们平移到坐标原点上。
2. 计算两个轨迹的协方差矩阵，并对其进行 SVD 分解，得到旋转矩阵。
3. 将轨迹2旋转到轨迹1的坐标系下。
4. 将轨迹2通过仿射变换对齐到轨迹1上。

这个函数使用了 OpenCV 库中的很多函数，比如 `warpPerspective`、`SVD::compute` 等，需要在编译时链接 OpenCV 库。