这是opencv: Rigid Transformation between two 3D point clouds 的重复问题。但是，没有接受任何答案，我不明白那里唯一的答案。
唯一的答案说缩放和剪切在更高维度上可以有不同的含义，并举例说明 2D 缩放是 3D 平移。
我认为 3D 仿射变换应该包括 3 维（即 x、y、z 轴）的缩放/剪切。 3D 刚性变换应该只在 3 维上进行平移和旋转。
我很困惑为什么帖子中的答案说“这就是为什么你没有选择在 3D 中设置刚性仿射变换的原因，因为你实际上已经在执行一个”
我应该对原始帖子发表评论，但由于声誉要求，我不能发表评论。
【问题讨论】：
标签： opencv 3d coordinate-transformation
尽管问题中链接的（现在已删除）答案（以及我之前的欺骗性猜测......我责怪Arcturian MegaDonkey的坏盘子）可能暗示，estimateAffine3d 完全按照它所说的：估计仿射3d 中的转换，包括缩放、剪切、平移和旋转。 OP 已经证实了这一点（在 cmets 中），我已经运行了几个测试，其中转换成功恢复。
没有理由相信estimateAffine3d 没有按预期工作。
【讨论】：
estimateAffine3D 只估计刚体变换。如果在 3D 对象改变形状时存在真正的 3D 剪切或缩放，estimateAffine3D 将尝试将其解释为刚体变换。
estimateAffine3D 估计。在这种情况下，刚体变换将无法描述两组点之间的关系（对吗？）。我还可以使用函数估计的变换来将一个点与另一个点对齐（即将一组点转换为另一组点）吗？
estimateAffine3D 和另一个函数estimateRigid3D 估计的转换。通过标记估计转化。然后将变换应用于模型，结果表明模型的形状被estimateAffine3D估计的变换改变（即不是刚性的）。因此，我认为estimateAffine3D 可以估计仿射变换包括真正的 3D 缩放/剪切。
estimateAffine3D 假设两个输入点云对应于相同的物理点。但是，就我而言，两个点云并不完全相同。