优化这段代码，使其能在拼接一次图像后释放内存folder_path = "D:\python\graphs" img = readImage(folder_path) i=0 while i<(len(img)-1): (kps1, features1)=detectAndDescribe(img[i]) (kps2, features2)=detectAndDescribe(img[i+1]) (matches, H, status)=matchKeypoints(kps1,kps2,features1,features2) img[i+1]=stitch(img[i],img[i+1],H) i+=1 cv_show("result",img[i])

以下是优化后的代码：

folder_path = "D:\python\graphs"
img = readImage(folder_path)
i = 0
while i < (len(img)-1):
(kps1, features1) = detectAndDescribe(img[i])
(kps2, features2) = detectAndDescribe(img[i+1])
matches, H, status = matchKeypoints(kps1, kps2, features1, features2)
img[i+1] = stitch(img[i], img[i+1], H)
cv_show("result", img[i+1])
del img[i]
i += 1

这段代码的优化点在于：

1. 将拼接后的图像存储在img[i+1]中，而不是img[i]中，这样可以避免在每次拼接后都需要重新分配内存的问题。

2. 在每次拼接后，删除img[i]，释放内存。

3. 将cv_show()函数放在循环内部，每次拼接后即可显示结果。

这样，就可以在拼接一次图像后释放内存，避免内存泄漏的问题。