我有两组点，比方说：
Xim = [760, 545, 610, 462, 1054, 627, 735]
Yim = [-631, -54, -485, -319, -317, -170, -685]
Xreal = [0.75, 0.875, 0.125, -0.625, 2.375, -0.125, 0.25]
Yreal = [1.625, 1.875, 2.625, 3.5, 3.5, 4.25, 4.75]
它们显然描述了相同的模式，只是顺序不同（请记住，它从来都不是“干净的”：我的两个列表更长，它们的点数不同，并且有些异常值只是不匹配任何东西；但这是另一个问题）。
https://imgur.com/x4YFH4k
https://imgur.com/MsManGc
（对不起，我还不能发布图片，这只是我在论坛上的第二个帖子......）
我想找到可以帮助我从第二个列表中预测第二个列表位置的单应矩阵。
pts_im = np.array([[Xim[x],Yim[x]] for x in range(len(Xim))])
pts_real = np.array([[Xreal[x],Yreal[x]] for x in range(len(Xreal))])
H, _ = cv2.findHomography(pts_real, pts_im, cv2.RANSAC)
这不起作用，因为我的积分不匹配。
是否有现成的功能可以帮助我将这些点匹配在一起？或者你可以引导我的方法？
谢谢！