请问代码里的initial_guess和getsimilarTransform是什么意思？谢谢

[mariolew]

如题，谢谢，没有太懂。

[freesouls]

initial_guess是我们最开始认为的人脸关键点的位置，一般就是mean shape做最初始的guess，然后一步一步去调整各个点的位置，往关键点真正的坐标位置移动(这个词不是那么贴切)，guess多一点就是增加模型的鲁棒性

getsimilarTransform, 就是我有两个shape A, shape B, 如果我从A变换到B到怎么做，这个函数就是算从A变换到B要转过多少的角度，然后缩小放大的倍数(这两步反一下也没问题)

[freesouls]

getsimilarTransform我有英语注释：
// get the rotation and scale parameters by transferring shape_from to shape_to, shape_to = M*shape_from
其中M是一个变换矩阵，我们要算的就是M里的值

[mariolew]

那么在程序中getsimilarTransform函数具体有啥作用呢，是否可以直接回归delta S 而不用先Transform再Transform回来呢？
也就是说
getSimilarityTransform(params_.mean_shape_, ProjectShape(augmented_current_shapes[i], augmented_bboxes[i]), rotation, scale);
cv::transpose(rotation, rotation);
regression_targets[i] = scale * regression_targets[i] * rotation;
getSimilarityTransform(ProjectShape(augmented_current_shapes[i], augmented_bboxes[i]), params_.mean_shape_, rotation, scale);
rotations_[i] = rotation;
scales_[i] = scale;
这几句话怎么理解？

[freesouls]

这里2.1节讲了原因，face-alignment-at-3000fps是在这篇的基础上做的，框架一模一样

[gmlyytt-YANG]

@freesouls 麻烦能不能具体分析一下getSimilarityTransform 是如何进行坐标变换的，特别是下面这段代码，取自于utils.cpp的74行到92行。calcCovarMatrix输出的协方差矩阵covariance1维度是(2, 2)， 而均值矩阵mean1 却是一个(68, 1)的矩阵，如果说协方差矩阵是(2, 2)的，这证明这个协方差输出的是人脸坐标点的X坐标和Y坐标的相关性，但是均值却是每个坐标点的X和Y的均值，这点实在有点想不明白。谢谢你啦。

cv::calcCovarMatrix(temp1, covariance1, mean1, cv::COVAR_COLS, CV_64F); //CV_COVAR_COLS
cv::calcCovarMatrix(temp2, covariance2, mean2, cv::COVAR_COLS, CV_64F);

double s1 = sqrt(norm(covariance1));
double s2 = sqrt(norm(covariance2));
scale = s1 / s2;
temp1 = 1.0 / s1 * temp1;
temp2 = 1.0 / s2 * temp2;

double num = 0.0;
double den = 0.0;
for (int i = 0; i < shape_to.rows; i++){
        num = num + temp1(i, 1) * temp2(i, 0) - temp1(i, 0) * temp2(i, 1);
	den = den + temp1(i, 0) * temp2(i, 0) + temp1(i, 1) * temp2(i, 1);
}

double norm = sqrt(num*num + den*den);
double sin_theta = num / norm;
double cos_theta = den / norm;

[kismde]

@gmlyytt-YANG ，请问你找到理论依据了吗?
@freesouls 大神，能给出一个计算变换矩阵M的公式吗？