此示例显示如何使用自动特征匹配查找图像旋转和缩放网页
Matlab使用SURF恢复两幅图像（原始和失真）之间的旋转和缩放
在步骤5中，它说tx和ty是Tinv矩阵中的x和y平移。我运行了代码，发现这两个值不接近0，但实际上没有从原始图像到失真图像的转换，在这种情况下只应用了旋转和缩放。
我能从某种程度上理解为什么我们得到具有大值的tx和ty。在这个例子中，这是因为姿势是基于所有特征而不是中心点来计算的，但我的问题是，我们能准确估计平移吗？例如，在这种情况下，tx和ty应该是非常小的值，因为整个图像不是基于中心平移的。
我现在不在MATLAB，但我相信这里有一个微妙的问题在起作用，那就是用于将旋转综合应用于图像的imrotate步骤实际上是围绕图像的中心旋转，而不是围绕原点旋转，这就是仿射矩阵的线性部分所做的。我相信正因为如此，运动图像和固定图像之间实际上存在非零平移。
如果将围绕图像中心的等效旋转操作实现为仿射变换，则可以分三部分完成：1）平移图像，使其位于原点（0,0）的中心。2） 将图像旋转θ。3） 平移图像，使图像的中心位于图像的起点。