sortRes = sorted(res, key=sorted_by_count) for i in sortRes: print(i[0])

这段代码首先使用 `sorted()` 函数将列表 `res` 按照元组的第二个元素进行排序，排序后的结果存储在变量 `sortRes` 中。然后，使用 `for` 循环遍历排序后的列表 `sortRes`，对于列表中的每个元素 `i`，输出该元素的第一个元素 `i[0]`，也就是输入数据的那一行字符串。

具体来说，`sorted()` 函数的 `key` 参数指定为 `sorted_by_count` 函数，表示按照元组的第二个元素进行排序。排序后的结果保存在变量 `sortRes` 中，每个元素都是一个元组，表示一行输入数据和对应的处理结果。使用 `for` 循环遍历 `sortRes`，对于每个元素 `i`，输出其第一个元素 `i[0]`，也就是输入数据的那一行字符串。这样就可以按照输入数据中数字大小的顺序输出输入数据的每一行。

相关问题

for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom)

这段代码是一个重要的部分，它是用来进行单应性矩阵和RANSAC算法的匹配和筛选的。具体来说，代码中的for循环遍历了常规查询得到的候选图像列表，从中载入了特征描述符和关键点，并使用SIFT算法的match函数来获取查询图像和候选图像的匹配点对。然后使用homography.make_homog函数将这些匹配点对转换为齐次坐标形式，并使用homography.H_from_ransac函数来估计单应性矩阵，并使用match_theshold参数来指定匹配点对的阈值。最后根据匹配点对的数量来计算得分，并将得分按降序排序，得到重排后的查询结果(res_geom)。

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

这段代码是一个图像检索的例子，其中使用了SIFT算法提取图像的关键点和特征描述符，使用了单应性矩阵和RANSAC算法进行匹配和筛选，使用了词汇表和倒排索引技术来加速查询。具体来说，代码中首先载入了图像列表和特征列表，然后载入了之前训练好的词汇表，接着创建了一个图像搜索器Searcher。在进行查询时，首先使用常规查询(按欧式距离对结果排序)来获取最初的查询结果，然后使用单应性矩阵和RANSAC算法对查询图像和候选图像进行匹配和筛选，得到重排后的查询结果。最后使用plot_results函数来展示查询结果。