H, _ = cv2.findHomography(pts2, pts1, cv2.RANSAC) cv2.error: OpenCV(4.5.5) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'findHomography' > Overload resolution failed: > - srcPoints is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'srcPoints' > - srcPoints is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'srcPoints' 进程已结束,退出代码1

这个错误可能是由于pts1和pts2不是numpy数组导致的。请确保将pts1和pts2转换为numpy数组，如下所示：

import numpy as np

# 提取匹配到的关键点的坐标
pts1 = []
pts2 = []
for match in matches:
    pts1.append(kp1[match.queryIdx].pt)
    pts2.append(kp2[match.trainIdx].pt)

# 转换为numpy数组
pts1 = np.array(pts1)
pts2 = np.array(pts2)

# 计算变换矩阵
H, _ = cv2.findHomography(pts2, pts1, cv2.RANSAC)

如果仍然存在问题，请检查pts1和pts2的形状是否正确。它们应该是形状为(N, 2)的numpy数组，其中N是关键点的数量。

相关问题

H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

这是一个关于计算机视觉中的图像处理问题，我可以回答。cv2.findHomography() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算两个图像之间的单应性矩阵。其中，src_pts 和 dst_pts 分别是源图像和目标图像中的特征点坐标，cv2.RANSAC 是一种随机抽样一致性算法，用于去除异常值，5.0 是阈值参数。最终返回的 H 和 mask 分别是单应性矩阵和掩码。

gh1, _ = cv2.findHomography(final_match_pts2[cluster_res == 0, :], final_match_pts1[cluster_res == 0, :], cv2.RANSAC, ransac_threshold, maxIters=max_iteration)

这是一个计算机视觉方面的问题，我可以回答。这段代码是使用OpenCV库中的findHomography函数来计算两个图像之间的单应性矩阵，用于图像配准和对齐。其中，final_match_pts2和final_match_pts1是两个图像中匹配点的坐标，cv2.RANSAC是使用RANSAC算法进行单应性矩阵估计，ransac_threshold是RANSAC算法中的阈值，max_iteration是最大迭代次数。