for m, n in matches: ratio = 0.85 if m.distance < ratio * n.distance: good.append(m)

这是一个使用OpenCV库进行特征点匹配的Python代码片段。该代码使用了基于特征点的图像匹配算法，通过特征点之间的距离和比例来筛选出匹配度较高的特征点对。

matches是一个存储了两幅图像中特征点匹配结果的列表，其中每个匹配对包含两个特征点的描述符信息。m.distance和n.distance分别表示这两个特征点之间的欧氏距离，ratio是一个比例系数，用于衡量两个特征点之间的距离是否足够接近。如果m.distance小于ratio * n.distance，则说明这两个特征点匹配成功，将m添加到good列表中。

一般情况下，ratio取值在0.7到0.9之间，可以根据实际应用场景进行调整。该代码片段是图像处理中常用的一部分，可以用于图像配准、图像拼接等任务。

相关问题

good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good.append(m) return good

这是一个函数，它接受一个名为`matches`的列表作为输入，并在其中筛选出一些好的匹配项。`matches`列表中的每个元素都是一个对象，其中包含两个特征点之间的距离。该函数使用比率测试来筛选出好的匹配项。如果最近邻点的距离（n.distance）的0.75倍大于最近匹配点的距离（m.distance），则认为这是一个好的匹配项，并将其添加到一个名为`good`的列表中。最后，该函数返回`good`列表。