h1, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\fundam.cpp:378: error: (-5:Bad argument) The input arrays should be 2D or 3D point sets in function 'cv::findHomography'

这个错误是由于传递给cv2.findHomography()函数的输入参数不正确导致的。根据错误消息，输入数组应该是2D或3D点集。请检查输入参数，确保它们满足这些要求。你可以尝试把输入数组转换为2D或3D数组，或者检查传递给函数的参数是否正确。如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可能会帮助你更好地解决问题。

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

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gh, status = cv2.findHomography(match_pts2, match_pts1, cv2.RANSAC, ransac_threshold, maxIters=max_iteration)

这是一个关于计算机视觉的问题，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 match_pts2 和 match_pts1 是两个图像中的匹配点，RANSAC 是一种随机抽样一致性算法，用于去除错误匹配点。ransac_threshold 和 max_iteration 是 RANSAC 算法的参数，用于控制算法的鲁棒性和计算时间。