matched_edge = [candidates.iloc[idx]["Edge ID"] for idx in best_path]

这段代码中，candidates是一个数据框，best_path是一个由节点ID组成的列表。代码的作用是从candidates中选出与best_path路径相匹配的边的ID。具体来说，首先通过best_path中节点的ID找到它们在candidates中对应的行，然后提取出这些行的"Edge ID"列作为matched_edge列表的元素。最终返回matched_edge列表。

相关问题

UPDATE FILE_BANK_TRANS_HELP T1 JOIN FILE_BANK_TRANS T2 ON T2.REFER_NO_FULL = T1.TR_XSERNO AND T1.TR_DATE = '#{BATCH_WORK_DATE}' SET T1.TERM_ID = T2.TERM_ID, T1.CARD_NO = T2.CARD_NO;转换为Oracle语句

在Oracle中，可以使用类似如下的语法来将MySQL中的语句转换为等价的Oracle语句：

MERGE INTO FILE_BANK_TRANS_HELP T1
USING (
    SELECT T2.TERM_ID, T2.CARD_NO, T2.REFER_NO_FULL
    FROM FILE_BANK_TRANS T2
    WHERE T2.REFER_NO_FULL IN (
        SELECT TR_XSERNO FROM FILE_BANK_TRANS_HELP WHERE TR_DATE = '#{BATCH_WORK_DATE}'
    )
) T2
ON (T2.REFER_NO_FULL = T1.TR_XSERNO)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T1.TERM_ID = T2.TERM_ID, T1.CARD_NO = T2.CARD_NO;

注意，在Oracle中，在使用MERGE INTO语法时必须指定WHEN MATCHED或WHEN NOT MATCHED子句。在这里，我们使用WHEN MATCHED子句来更新已经匹配的行。另外，需要注意的是，Oracle中不支持MySQL的JOIN语法，因此我们使用了子查询来代替JOIN子句。

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', ) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', ) 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() 使用 SIFT 查找关键点和描述 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) 旋转测试 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good_matches.append([m]) 画匹配点 img3 = cv.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) #cv.imwrite('matches.png', img3) 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC,1.0) 变换 warped_image = cv.warpPerspective( img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('warped.png', warped_image)改进这个程序使变换图像前后位深度一致

要确保变换前后的图像具有相同的位深度，可以通过使用 `cv2.bitwise_and` 函数来实现。这将确保变换后的图像与原始图像具有相同的位深度。以下是改进后的代码示例：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png')
img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png')

# 初始化 AKAZE 探测器
akaze = cv.AKAZE_create()

# 使用 AKAZE 查找关键点和描述子
kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None)

# BFMatcher 默认参数
bf = cv.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 旋转测试
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append([m])

# 画匹配点
img3 = cv.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

# 选择匹配关键点
ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 计算 homography
H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC, 1.0)

# 变换
warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 确保变换后的图像与原始图像具有相同的位深度
warped_image = cv.bitwise_and(warped_image, np.ones_like(img1) * 255)

cv.imwrite('warped.png', warped_image)

在上述代码中，我们使用 `cv2.bitwise_and` 函数将变换后的图像与一个全白图像进行按位与操作，以确保它们具有相同的位深度。这里我们使用 `np.ones_like(img1) * 255` 创建了一个与原始图像 `img1` 相同大小的全白图像，然后将其与变换后的图像进行按位与操作。这将确保变换后的图像的位深度与原始图像相同。