两点跟踪

在二维点运动跟踪中，你使用的是对平面物体而言仍然可靠的最小信息量。你在画面中标记两个对比度高且不同的点——最好是它们之间的距离最大化——然后跟踪器会从中计算出位置和缩放。这足以处理平直的墙面插入、显示器、海报或窗户，只要这些平面与摄像机保持平行且没有旋转。

实际优势在于速度：跟踪两个点比跟踪四个点更快，计算机需要计算的内容更少，并且在稳定的拍摄中——例如固定摄像机或摄像机轻微移动——第一次尝试就能得到结果。当你需要处理成百上千个带有简单插入镜头的镜头时，可以节省批量处理的时间。但陷阱就在这里：一旦摄像机旋转或平面倾斜，二维点跟踪器就会失去方向。轻微的摄像机旋转会导致插入镜头的明显滑动或变形——虽然事后可以修正，但那样的话，一开始就应该选择四点跟踪。一旦摄像机旋转或平面倾斜，二维点跟踪器就会失去方向。轻微的摄像机旋转会导致插入镜头的明显滑动或变形——虽然事后可以修正，但那样的话，一开始就应该选择四点跟踪。

在实践中，我主要使用二维点进行快速的概念验证测试，或者当场景的几何结构绝对保证是静态的时候。一个典型的场景：一张放在桌子上的信件，你想在上面合成一张图片——摄像机不会绕着桌子移动，而是保持正面。这时它就能优雅地工作。但一旦我感觉到即使是最小的透视变化，我也会切换到四点跟踪。这是专业的习惯——宁愿多跟踪一分钟，把问题解决掉，也不要在后期制作中遇到意外。因此，二维点跟踪不是一个节省成本的工具，而是用于非常明确定义的、平面的场景的工具。要明智地使用它，而不是出于方便。