[kp.pt for kp in kps]

时间: 2024-01-11 19:03:45 浏览: 108
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kp 计算程序

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This is a list comprehension in Python that creates a new list containing the .pt domains of all the items in the original list 'kps'. For example, if kps = ['google.com', 'yahoo.pt', 'bing.pt'], then [kp.pt for kp in kps] would return ['google.pt', 'yahoo.pt', 'bing.pt']. It works by iterating through each item in the 'kps' list, assigning it to the variable 'kp', and then taking the string after the last '.' character (assuming it is the top-level domain) and adding the '.pt' suffix to it.
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kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])

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python中kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])

这行代码的功能是将一个由OpenCV库中的SIFT特征检测器...具体地，代码中使用了列表推导式和numpy.float32方法，从kps列表中提取每个关键点的位置（即kp.pt），并将其转换为浮点型数据类型，最终得到一个numpy数组kps。

list< cv::Point2f > keypoints; vector<cv::KeyPoint> kps; cv::Ptr<cv::FastFeatureDetector> detector = cv::FastFeatureDetector::create(); detector->detect(color, kps); for (auto kp : kps) keypoints.push_back(kp.pt); last_color = color;这段代码什么意思？

这段代码使用OpenCV库中的FAST特征检测器来检测输入图像color中的关键点。首先，声明了两个类型为cv::...最后，使用一个for循环将kps中的关键点的坐标（kp.pt）存储在keypoints中，并且将color赋值给last_color变量。

if nd>0: poses = np.concatenate((poses, np.zeros((nd, poses.shape[1], 1))), axis=-1) for j in kp_indices: box = kp_boxes[j] x = box[0] + 0.5 * box[2] y = box[1] + 0.5 * box[3] pt_id = kp_classIds[j] - 1 pose_kps = poses[:, pt_id, :] dist = np.linalg.norm(pose_kps[:, :2] - np.array([[x, y]]), axis=-1) kp_match = np.argmin(dist) if kp_confidences[j] > pose_kps[kp_match, 2] and dist[kp_match] < config['overwrite_tol']: poses[kp_match, pt_id, :] = np.array([x, y, kp_confidences[j]])

接下来，找到与当前关键点最近的一个姿势中的同类别关键点，即通过比较距离数组 dist 的最小值来获取最近关键点的索引 kp_match。 然后，判断当前关键点的置信度是否大于最近关键点的置信度，并且当前关键点与...

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