我需要找到单应性矩阵,它将2d图像坐标转换为真实世界坐标(2D)。我得到的是一面墙的图像和墙上三个不重叠的三角形。The length of each side of the triangle is 1 meter (在墙上),我也知道图像中三角形的所有角落位置。如何使用这些三角形信息计算homography矩阵?
如果我假设三角形的左下角在墙上是(0,0),那么我可以在此基础上找到三角形的其他2个坐标(3个已知坐标),我如何使用其他三角形的信息来找到单应性矩阵。
我有以下代码,它随机生成(X,Y)元组的列表:
import random
coords = []
for i in range(10):
x = random.randint(85,939)
y = random.randint(75,693)
coords.append((x,y))
在最后的列表中,如果每个元组的绝对差小于85,则它们的X值被认为是重叠的;如果元组的绝对差小于75,则Y值被认为是重叠的。如何确保最终列表中的元组在两个维度中都不会重叠?