生成一段代码 该算法的输入包括：修改后的 YOLOv3 的语义信息（box_i），ORB 特征点（P1），方差阈值（nThre），每个边界框的初始迭代次数（k）和深度图像（DImg）。输出是动态特征点的集合（S）。 以下是算法的步骤： 找到初始特征点 P2，即在边界框 box_i 中找到所有的特征点。 初始化最大内点数 nbestInliers 和迭代计数器 nIter。 在每个边界框上进行 k 次迭代，直到达到最大迭代次数。 初始化临时动态点集 S1 和内点计数器 nInliers。 选择任意两个点 Dpointl 和 Dpoint2 并计算它们的深度方差 varl。 遍历 P2 中的每个点 Dpoint3。 计算添加点 Dpoint3 后的深度方差 var2。 如果 var2 小于方差阈值 nThre，则将该点视为内点。 增加内点计数器 nInliers。 将点 Dpoint3 添加到动态点集 S1 中。 结束 if 语句。 结束 for 循环。 如果当前内点数 nInliers 大于最大内点数 nbestInliers，则更新最大迭代次数 k、最大内点数 nbestInliers 和动态点集 S。 更新迭代次数 nIter。 结束 if 语句。 结束 for 循环。 结束 while 循环。 返回动态点集 S。 请根据您的需求，使用您熟悉的编程语言将此算法转换为可执行代码。

由于您没有指定使用哪种编程语言，我将提供一个伪代码实现，希望您能理解算法的实现。

function Depth_RANSAC(box_i, P1, nThre, k, DImg):
    S = [] // 动态特征点集合
    P2 = FindPointsWithinBoundingBox(box_i, P1) // 找到初始特征点P2
    nbestInliers = 0 // 最大内点数
    nIter = 0 // 迭代计数器
    
    while nIter < k:
        nInliers = 0 // 内点计数器
        S1 = [] // 临时动态点集
        
        varl, Dpointl, Dpoint2 = CalcInitialDepthVariance(P2, DImg) // 计算初始深度方差
        
        for Dpoint3 in P2: // 遍历P2中的每个点
            var2 = CalcDepthVariance(varl, Dpoint3, DImg) // 计算加入Dpoint3后的深度方差
            if var2 < nThre: // 如果深度方差小于阈值，将该点视为内点
                nInliers += 1
                S1.append(Dpoint3) // 将内点添加到临时动态点集中
                
        if nInliers > nbestInliers: // 如果当前内点数大于最大内点数
            k = UpdateItersValue(k) // 更新迭代次数
            nbestInliers = nInliers // 更新最大内点数
            S = S1 // 更新动态特征点集合
        
        nIter += 1 // 更新迭代计数器
        
    return S

在上述代码中，FindPointsWithinBoundingBox、CalcInitialDepthVariance、CalcDepthVariance 和 UpdateItersValue 等函数需要根据具体实现进行编写。