已知图像中的点和地理坐标的对应值，求任意像素点的地理坐标

你可以使用几何变换来求解任意像素点的地理坐标。具体而言，你可以使用透视变换或仿射变换来进行像素坐标到地理坐标的转换。

透视变换适用于具有透视效果的图像，例如通过摄像机拍摄的图像。通过收集足够数量的对应点对（像素坐标和地理坐标），你可以使用透视变换矩阵将像素坐标转换为地理坐标。这可以通过使用OpenCV等图像处理库来实现。以下是使用OpenCV的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义对应点对
pixel_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ...], dtype=np.float32)
geo_points = np.array([[lon1, lat1], [lon2, lat2], [lon3, lat3], ...], dtype=np.float32)

# 计算透视变换矩阵
perspective_matrix, _ = cv2.findHomography(pixel_points, geo_points)

# 定义待转换的像素坐标
pixel_coordinate = np.array([[x, y]], dtype=np.float32)

# 进行透视变换
transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix)

# 输出地理坐标
geo_coordinate = transformed_coordinate[0, 0]
print("地理坐标：", geo_coordinate)

如果你的图像没有透视效果，可以考虑使用仿射变换。仿射变换是一种线性变换，可用于平移、旋转和缩放图像。同样，通过收集足够数量的对应点对，你可以使用仿射变换矩阵将像素坐标转换为地理坐标。以下是使用OpenCV的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义对应点对
pixel_points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ...], dtype=np.float32)
geo_points = np.array([[lon1, lat1], [lon2, lat2], [lon3, lat3], ...], dtype=np.float32)

# 计算仿射变换矩阵
affine_matrix = cv2.getAffineTransform(pixel_points, geo_points)

# 定义待转换的像素坐标
pixel_coordinate = np.array([[x, y]], dtype=np.float32)

# 进行仿射变换
transformed_coordinate = cv2.transform(pixel_coordinate, affine_matrix)

# 输出地理坐标
geo_coordinate = transformed_coordinate[0, 0]
print("地理坐标：", geo_coordinate)

请注意，在实际使用中，你需要根据你的具体应用场景和数据进行适当的调整和处理。