详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_inference(model, fname1, fname2, cache=None): for fname in [fname1, fname2]: if fname not in cache: img = cv2.imread(fname, 0) h, w = img.shape[:2] cache[fname] = {} for image_size in image_sizes: if max(h, w) != image_size: img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size) else: img_r = img.copy() h_r, w_r = img_r.shape[:2] tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None] cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r} mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)

这段代码是一个名为`matching_inference`的函数，包含四个参数：`model`是一个模型，`fname1`和`fname2`是两张图像的文件路径，`cache`是一个缓存字典。该函数的作用是对两张图像进行匹配，并返回它们的特征点坐标。

1. `for fname in [fname1, fname2]:`：遍历两张图像的文件路径。
2. `if fname not in cache:`：如果该图像的路径不在缓存字典中，执行以下操作：
3. `img = cv2.imread(fname, 0)`：使用OpenCV库读取该图像并将其转换为灰度图像。
4. `h, w = img.shape[:2]`：获取该图像的高度和宽度。
5. `cache[fname] = {}`：将该图像的路径作为键，创建一个空字典作为值，并将其存储到缓存字典中。
6. `for image_size in image_sizes:`：遍历一个名为`image_sizes`的列表，该列表包含不同的图像尺寸。
7. `if max(h, w) != image_size:`：如果该图像的高度和宽度的最大值不等于当前遍历到的图像尺寸，则执行以下操作：
8. `img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size)`：使用一个名为`resize`的函数将该图像调整为当前遍历到的图像尺寸，并返回调整后的图像和其新的高度和宽度。
9. `else:`：如果该图像的高度和宽度的最大值等于当前遍历到的图像尺寸，则执行以下操作：
10. `img_r = img.copy()`：将该图像复制到`img_r`变量中。
11. `h_r, w_r = img_r.shape[:2]`：获取`img_r`的高度和宽度。
12. `tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None]`：将`img_r`转换为一个PyTorch张量，并将其标准化到0到1的范围内，最后将其放置在GPU上。
13. `cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r}`：将该图像的当前尺寸和对应的PyTorch张量、高度、宽度、调整后的高度和宽度存储到缓存字典中。
14. `mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)`：创建两个空的NumPy数组，用于存储两张图像的特征点坐标。这两个数组在后续的代码中会被填充。