我有许多图像，我知道焦距、像素数、尺寸和位置（来自 GPS）。它们都是以高度倾斜的方式，用市售的相机在地面上拍摄的。
计算图像中某些像素之间的欧几里德距离的最佳方法是什么？如果确实可以。
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假设您不是在寻找完整的景观建模而是一个简单的近似值，那么这应该不会太难。基本上，您的图像的第一个近似值简化为具有已知焦距的沿平面看的相机。因此，我们可以非常轻松地创建系统的 3D 模型——它与查看棋盘演示的经典观察者相差不远。
通常我们的图形问题是将 3D 模型投影到 2D 中，以便我们可以渲染图像。尽管现在大多数程序都使用 API（例如 OpenGL）来执行此操作，但方程式并不是特别复杂或难以理解。我使用Pascal 中的 3D Graphics中的示例编写了我的第一个代码， 这是一个很好的清晰论文，但是会有很多其他类似的来源（尽管现在可能更少，因为总是使用硬件 API）。
对此有用的是投影方程是可交换的，因为如果您在图像和模型上有一个点，您可以通过投影运行数据以检索原始 3D 坐标 - 这就是您想要做的。
因此有几种方法建议：要么直接编写代码来自己完成上述工作，要么可能更简单地使用 OpenGL（我建议为此使用GLUT 工具包）。如果您的数学很好并且操纵矩阵不会给您带来任何问题，那么我会推荐前者，因为解决方案会更紧凑并且很有趣 - 否则采用 OpenGL 方法。您可能也很早就想将相机/平面近似转换为相机/球体。
如果这不足以满足您的需求，那么理论上进行实际的景观建模是可行的。SRTM数据是免费提供的（尽管不是最友好的形式），因此结合您的 GPS 位置，应该可以创建一个网格模型，在其中应用与上述相同的算法。
于 2010-08-12T19:27:58.403 回答