src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)怎么输出这段代码中通过ransac算法优化的结果

在这段代码中，cv2.findHomography函数返回的M矩阵即为通过RANSAC算法优化后的单应性矩阵。M矩阵是一个3x3的矩阵，它将第一个图像中的像素坐标映射到第二个图像中的像素坐标。如果你想输出这个矩阵，可以使用以下代码：

print("Homography Matrix:")
print(M)

此外，函数还返回了一个掩码mask，它指示了哪些匹配点被认为是内点，哪些是外点。如果你想输出内点的数量，可以使用以下代码：

inliers = np.sum(mask)
print("Number of inliers:", inliers)

希望这能帮助你理解如何输出RANSAC算法优化的结果。