<div>Hi Charlotte</div>  <div>&nbsp;</div>  <div>If you only have&nbsp;Three points, you could rather use the class:<BR><BR>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; itkLandmarkBasedTransformInitializer<BR><BR><BR>if you do not have the correspondence between the points, well...<BR>this methods is so fast with only&nbsp;Three points that you could<BR>actually try all the combinations and settle for the one with<BR>the smallest final squared errors,otherwise your own suggestion of duplicating the landmarks should work.</div>  <div>&nbsp;</div>  <div>I hope it works.</div>  <div>Alireza<BR><BR><B><I>Charlotte Curtis &lt;curtisc@uoguelph.ca&gt;</I></B> wrote:</div>  <BLOCKQUOTE class=replbq style="PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #1010ff 2px solid">I'd like to use landmark registration to get a rough first guess prior to image registration.&nbsp; When I run IterativeClosestPoint2 with 4 landmarks, it complains about the number of
 landmarks:<BR><BR>vnl_least_squares_function: WARNING: unknowns(6) &gt; residuals(4) <BR>vnl_levenberg_marquardt: Number of unknowns(6) greater than number of data (4)<BR>Solution = [0, 0, 0, 0, 0, 0]<BR><BR>I'm just wondering if there's an optimizer that would let me get away with a minimum of three landmarks.&nbsp; Since 3 points would define a unique location in 3D space, it seems to me that there shouldn't need to be 6.&nbsp; Indeed, if I simply duplicate all of my landmarks and fool it into thinking it has 8 unique points, it comes up with a reasonable solution.&nbsp; This is my backup plan if nothing else works, but it seems a little messy.&nbsp; Any suggestions?&nbsp; Thanks, <BR><FONT color=#888888><BR>Charlotte</FONT> _______________________________________________<BR>Insight-users mailing list<BR>Insight-users@itk.org<BR>http://www.itk.org/mailman/listinfo/insight-users<BR></BLOCKQUOTE><BR><p>&#32;
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