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。