关于opencv：Mat 或vector<Point2f> 哪种类型更适合与函数estimateRigidTransform() 一起使用？

Which of types Mat or vector<Point2f> is better to use with function estimateRigidTransform()?

众所周知，我们可以将两个参数传递给函数 estimateRigidTransform()，它们具有以下两种类型之一：Mat estimateRigidTransform(InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine)

cv::Mat frame1, frame2;

std::vector<cv::Point2f> frame1_features, frame2_features;

例如，为了实现视频稳定(抖动移除)，我们可以使用以下两种方法之一：

使用 cv::Mat：使用 opencv 进行视频稳定

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cv::Mat frame1 = imread("frame1.png");
cv::Mat frame2 = imread("frame2.png");
Mat M = estimateRigidTransform(frame1, frame2, 0);
warpAffine(frame2, output, M, Size(640,480), INTER_NEAREST|WARP_INVERSE_MAP);

与 std::vector<cv::Point2f> features;

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vector <uchar> status;
vector <float> err;

std::vector <cv::Point2f> frame1_features, frame2_features;
cv::Mat frame1 = imread("frame1.png");
cv::Mat frame2 = imread("frame2.png");
goodFeaturesToTrack(frame1 , frame1_features, 200, 0.01, 30);
goodFeaturesToTrack(frame2 , frame2_features, 200, 0.01, 30);
calcOpticalFlowPyrLK(frame1 , frame2, frame1_features, frame2_features, status, err);

std::vector <cv::Point2f> frame1_features_ok, frame2_features_ok;
for(size_t i=0; i < status.size(); i++) {
if(status[i]) {
frame1_features_ok.push_back(frame1_features[i]);
frame2_features_ok.push_back(frame2_features[i]);
}
}

Mat M = estimateRigidTransform(frame1_features_ok, frame2_features_ok, 0);
warpAffine(frame2, output, M, Size(640,480), INTER_NEAREST|WARP_INVERSE_MAP);

这些方法中哪一种更好用，为什么？

即Mat 或 vector<Point2f> 哪种类型更适合与函数 estimateRigidTransform() 一起使用？