详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_pipeline(matching_model, fnames, index_pairs, feature_dir): cache = {} with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='w') as f_match: for pair_idx in tqdm(index_pairs, desc='Get matched keypoints using matching model'): idx1, idx2 = pair_idx fname1, fname2 = fnames[idx1], fnames[idx2] key1, key2 = fname1.split('/')[-1], fname2.split('/')[-1] mkpts1, mkpts2, num_sg_matches = matching_inference(matching_model, fname1, fname2, cache) group = f_match.require_group(key1) if num_sg_matches >= n_matches: data = np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1) # data = np.vstack(list({tuple(row) for row in np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1).astype(np.int32)})).astype(np.float32) group.create_dataset(key2, data=data) kpts = defaultdict(list) total_kpts = defaultdict(int) match_indexes = defaultdict(dict) with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='r') as f_match: for k1 in f_match.keys(): group = f_match[k1] for k2 in group.keys(): matches = group[k2][...] total_kpts[k1] kpts[k1].append(matches[:, :2]) kpts[k2].append(matches[:, 2:]) current_match = torch.arange(len(matches)).reshape(-1, 1).repeat(1, 2) current_match[:, 0] += total_kpts[k1] current_match[:, 1] += total_kpts[k2] total_kpts[k1] += len(matches) total_kpts[k2] += len(matches) match_indexes[k1][k2] = current_match

这段代码是一个名为`matching_pipeline`的函数，其参数包括一个`matching_model`（匹配模型）、`fnames`（文件名列表）、`index_pairs`（索引对列表）和`feature_dir`（特征目录）。该函数的作用是使用指定的匹配模型对一组图像进行特征匹配，并将匹配结果保存到文件中。

具体注释如下：

def matching_pipeline(matching_model, fnames, index_pairs, feature_dir):
    cache = {}  # 定义一个空字典，用于缓存特征
    with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='w') as f_match:  # 打开一个HDF5文件，用于保存匹配结果
        for pair_idx in tqdm(index_pairs, desc='Get matched keypoints using matching model'):  # 遍历索引对列表
            idx1, idx2 = pair_idx
            fname1, fname2 = fnames[idx1], fnames[idx2]  # 获取文件名
            key1, key2 = fname1.split('/')[-1], fname2.split('/')[-1]  # 获取键名
            mkpts1, mkpts2, num_sg_matches = matching_inference(matching_model, fname1, fname2, cache)  # 使用匹配模型进行特征匹配
            group = f_match.require_group(key1)  # 获取HDF5文件中名为key1的组，如果不存在则创建
            if num_sg_matches >= n_matches:  # 如果匹配点数大于等于指定的n_matches
                data = np.concatenate([mkpts1, mkpts2], axis=1)  # 将匹配点的坐标沿水平方向拼接
                group.create_dataset(key2, data=data)  # 在名为key1的组中创建名为key2的数据集，并将匹配点坐标数据写入其中

    kpts = defaultdict(list)  # 定义一个默认字典，用于保存匹配点坐标
    total_kpts = defaultdict(int)  # 定义一个默认字典，用于保存每个图像中的匹配点总数
    match_indexes = defaultdict(dict)  # 定义一个默认字典，用于保存匹配点的索引

    with h5py.File(f"{feature_dir}/matches_{matching_name}.h5", mode='r') as f_match:  # 打开之前保存匹配结果的HDF5文件
        for k1 in f_match.keys():
            group = f_match[k1]
            for k2 in group.keys():
                matches = group[k2][...]  # 从HDF5文件中读取匹配点坐标数据
                total_kpts[k1]  # 获取名为k1的图像中的匹配点总数
                kpts[k1].append(matches[:, :2])  # 将匹配点的第一列坐标（对应图像1）保存到kpts[k1]中
                kpts[k2].append(matches[:, 2:])  # 将匹配点的第二列坐标（对应图像2）保存到kpts[k2]中
                current_match = torch.arange(len(matches)).reshape(-1, 1).repeat(1, 2)  # 生成当前匹配点的索引
                current_match[:, 0] += total_kpts[k1]  # 对应图像1的匹配点索引加上之前的匹配点总数
                current_match[:, 1] += total_kpts[k2]  # 对应图像2的匹配点索引加上之前的匹配点总数
                total_kpts[k1] += len(matches)  # 更新名为k1的图像中的匹配点总数
                total_kpts[k2] += len(matches)  # 更新名为k2的图像中的匹配点总数
                match_indexes[k1][k2] = current_match  # 保存当前匹配点的索引

总体来说，该函数的作用是将一组图像进行特征匹配，并将匹配结果保存到文件中，以便后续使用。其中使用了HDF5格式的文件来保存匹配结果和匹配点坐标。