欧式/仿射变换：
已知点对应关系：
基于svd的经典算法：
https://igl.ethz.ch/projects/ARAP/svd_rot.pdf
http://rci.rutgers.edu/~meer/TEACH/ADD/similaritymine.pdf
代码参考博客：https://blog.csdn.net/kewei9/article/details/74157236
几种方法的对比：http://graphics.stanford.edu/~smr/ICP/comparison/eggert_comparison_mva97.pdf ，文章较老
基于SVD分解方法最早提出的论文：
Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns", Shinji Umeyama, PAMI 1991, DOI: 10.1109/34.88573
未知点对应关系：(暂存，未细致研究)
https://arxiv.org/pdf/1806.00627.pdf
仿射变换：
https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Sweeney_Computing_Similarity_Transformations_2015_CVPR_paper.pdf
https://arxiv.org/pdf/1712.05231.pdf
开源库：
pcl中的estimateRigidTransformation函数，但是好像没有python版本
opencv中的estimateRigidTransformation， 但是好像要求必须是图像坐标，即不能为负数
python的skimage中的transform，各种都能计算，很强大，有源码。。但是都是针对2D的
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