如何用C语言实现跟据同名点信息和建筑物边缘角点，前方交会获得房屋角点的三维点

在C语言中实现根据同名点和建筑物边缘角点进行前方交会（也称为单应性变换）来获取房屋角点的三维点，通常会涉及以下几个步骤：

1. **准备数据**：首先，你需要读取包含同名点（像点坐标或像素坐标）和建筑物边缘角点（可能是在二维平面上的投影）的数据结构。例如，可以用结构体表示每对同名点或角点的信息，包括对应的图像坐标、实际地理位置坐标（如果是已知的话）。

typedef struct {
    int imageX1, imageY1; // 第一对同名点的像素坐标
    float worldX1, worldY1; // 对应的世界坐标
    ... // 其他同名点和角点的信息
} PointPair;

2. **特征匹配**：使用图像处理库（如OpenCV）来检测和描述图像中的特征点。对于同名点，找到它们在两张图像中的对应点，并计算匹配得分。

PointPair* matchPoints = findCorrespondences(image1, image2, descriptorExtractor);

3. **基础矩阵估计**：根据匹配点对计算基础矩阵，这是所有同名点之间关系的一个线性表示。可以使用RANSAC（随机采样一致性）算法来稳健地估计。

Mat fundamentalMatrix = estimateFundamentalMatrix(matchPoints, descriptorMatcher);

4. **三角化**：应用基础矩阵和第三个（未知）同名点，通过解线性系统求得三维点。如果只有两个同名点，这将是不确定的，所以可能需要更多的点来进行三角化。

vector<Point3f> corners3D;
for (PointPair point : matchPoints) {
    Point3f corner3D = triangulate(point.imageX1, point.imageY1, fundamentalMatrix);
    corners3D.push_back(corner3D);
}

5. **优化和转换**：最后，可能还需要进一步优化三维点，比如通过迭代最小二乘法（iterative closest point, ICP）来校准误差。

以上是一个基本的流程概述，实际编程时可能需要根据具体情况调整和优化。需要注意的是，C语言本身并不直接支持图像处理和机器学习运算，这些通常依赖于第三方库，如OpenCV或Intel's IPP等。