filtered_pairs = np.array([k for k,v in pairs.items() if v >= thresh_exhaustives]) matches_idxs = filtered_pairs if len(filtered_pairs) else np.empty((0,2), dtype=np.uint32) db.add_two_view_geometry_new(matches[idx][0], matches_idxs) 这段代码中的thresh_exhaustives取值对图像匹配精度有什么影响，怎么提高

这段代码中的 `thresh_exhaustives` 是一个阈值，影响着从所有可能的匹配中筛选出符合要求的匹配的数量。具体来说，如果一个匹配对的得分（即 `v`）大于等于 `thresh_exhaustives`，那么这个匹配对就会被保留下来，否则就会被过滤掉。

提高 `thresh_exhaustives` 的值可以使得从所有可能的匹配中筛选出的匹配对更加稳定、可靠，从而提高图像匹配的精度。但是，如果将 `thresh_exhaustives` 的值过高设置，可能会导致一些正确的匹配对被过滤掉，从而降低匹配精度。

因此，需要根据具体情况来调整 `thresh_exhaustives` 的值。如果图像中的特征点比较稀疏，可以适当降低 `thresh_exhaustives` 的值；如果特征点比较密集，可以适当增加 `thresh_exhaustives` 的值。同时，也可以通过多次实验来确定最优的 `thresh_exhaustives` 值。

相关问题

filtered_predictions = np.array(filtered_predictions)

这行代码的作用是将`filtered_predictions`转换为numpy数组。`filtered_predictions`是一个列表，通过`np.array()`函数将其转换为numpy数组，可以方便地进行一些数值计算和处理。最终，转换后的numpy数组被赋值给`filtered_predictions`变量。

解释一下这段代码，并每一句给出注释：def db_scan_new(mkpts, min_samples=5, max_dst=40): # min_samples = 6 # round(len(mkpt1) * 0.8) # max_dst = 40 # maximum distance between two samples db = DBSCAN(eps=max_dst, min_samples=min_samples).fit(mkpts) labels = db.labels_ # Number of clusters in labels, ignoring noise if present. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) if n_clusters_ < 1: return None filtered_labels = [x for x in labels if x != -1] unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True) T = 0.2 all_idxs = [] for lbl_idx in np.argsort(counts)[::-1]: if counts[lbl_idx] / counts.max() >= T: idxs = np.argwhere(filtered_labels == lbl_idx).flatten() all_idxs.extend(idxs) all_idxs = np.array(sorted(all_idxs)) dense_mkpts = mkpts[all_idxs] return dense_mkpts

这段代码实现了基于 DBSCAN 算法的密集聚类。以下是每句代码的注释：

def db_scan_new(mkpts, min_samples=5, max_dst=40):
    # 定义函数 db_scan_new，该函数接受一个名为 mkpts 的参数，
    # 以及两个可选参数 min_samples 和 max_dst，它们分别代表最小样本数和最大距离阈值。
    # 默认情况下，min_samples 为 5，max_dst 为 40。

    db = DBSCAN(eps=max_dst, min_samples=min_samples).fit(mkpts)
    # 使用 DBSCAN 算法进行聚类，其中 eps 参数设置为 max_dst，min_samples 参数设置为 min_samples。
    # 将算法应用于 mkpts 数据集，并将结果存储在 db 变量中。

    labels = db.labels_
    # 获取每个点的聚类标签，存储在 labels 变量中。

    n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
    # 获取聚类数量，但会忽略噪声点（标签为 -1）。

    n_noise_ = list(labels).count(-1)
    # 获取噪声点数量。

    if n_clusters_ < 1:
        return None
    # 如果聚类数量小于 1，即没有聚类，则返回 None。

    filtered_labels = [x for x in labels if x != -1]
    # 过滤掉噪声点，得到所有非噪声点的聚类标签。

    unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True)
    # 统计每个聚类中的点数。

    T = 0.2
    # 设置一个阈值，用于过滤掉点数过少的聚类。

    all_idxs = []
    # 存储所有密集聚类的点的索引。

    for lbl_idx in np.argsort(counts)[::-1]:
        if counts[lbl_idx] / counts.max() >= T:
            # 如果该聚类的点数占所有聚类点数的比例大于等于阈值，则将该聚类的点的索引加入 all_idxs。
            idxs = np.argwhere(filtered_labels == lbl_idx).flatten()
            all_idxs.extend(idxs)

    all_idxs = np.array(sorted(all_idxs))
    # 对所有密集聚类的点的索引进行排序。

    dense_mkpts = mkpts[all_idxs]
    # 根据索引获取所有密集聚类的点。

    return dense_mkpts
    # 返回所有密集聚类的点作为结果。