def get_good_match(des1, des2,): matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_FLANNBASED) matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2) good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good.append(m) return good 这段代码含义

这段代码是一个函数，输入参数为两个图像的特征描述符 `des1` 和 `des2`，输出为两个图像匹配的好的特征点对应关系。具体实现如下：

1. 创建一个基于FLANN的特征描述符匹配器 `matcher`。
2. 使用 `matcher` 对两个特征描述符 `des1` 和 `des2` 进行匹配，得到最接近的两个匹配点 `m` 和 `n`。
3. 对于每个匹配对 `(m, n)`，如果 `m` 点与 `n` 点的距离小于 `0.75` 倍的 `n` 点距离，则将其视为好的匹配点并添加到 `good` 列表中。
4. 返回所有好的匹配点对应关系。

这段代码的作用是实现图像匹配，可以用于计算机视觉和图像处理领域的许多应用，例如目标跟踪、三维重建、图像拼接等。