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。

代码解析：def scores_get(df,name,types,scoreszd): s = [] filtered_df = df[(df['省名'] == name) & (df['类型'] == types)].loc[:, ['省控线']] filtered_df = np.array(filtered_df) #numpy中把筛选出来的数据变为数组 filtered_df_zhong = filtered_df.flat #filtered_df_list = filtered_df_zhong.tolist() for i in filtered_df_zhong: s.append(i) scoreszd[name] = s

这段代码主要实现了从一个数据框中获取指定省份和类型的分数线数据，并将其存储到一个字典中。具体来说，这段代码的参数包括：

- `df`: 一个包含分数线数据的 pandas 数据框；
- `name`: 用户指定的省份名称；
- `types`: 用户指定的分数线类型；
- `scoreszd`: 用于存储分数线数据的字典。

代码的执行过程如下：

首先，代码定义了一个空列表 `s`，用于存储被筛选出来的分数线数据。然后，代码通过筛选操作从数据框中获取指定省份和类型的分数线数据，并将其存储到名为 `filtered_df` 的数据框中。接着，代码将 `filtered_df` 转化为 numpy 数组，并将其赋值给 `filtered_df_zhong` 变量。此处使用了 `flat` 方法，将二维数组变为一维数组。

最后，代码使用 for 循环遍历 `filtered_df_zhong` 变量中的每个元素，并逐个将其添加到列表 `s` 中。最后，代码将列表 `s` 存储到字典 `scoreszd` 中，以便后续的使用。

需要注意的是，这段代码没有对输入参数进行基本的检查，例如输入的省份名称和分数线类型是否存在于数据框中等。如果输入参数不正确，代码可能会抛出异常。