int d_thr = 30; vector<tuple<float, int, int>> corr2 = LSS_R_Fast2_Dist_lookup(corr, latent_texture_template, rolled_texture_template, d_thr); t[n_time] = high_resolution_clock::now(); time_span = t[n_time] - t[n_time-1]; time[n_time-1]+=time_span.count() ; // second order graph matching: distance 二阶图匹配：距离 n_time++; vector<tuple<float, int, int>> corr3 = LSS_R_Fast2(corr2, latent_texture_template, rolled_texture_template, d_thr); t[n_time] = high_resolution_clock::now(); time_span = t[n_time] - t[n_time-1]; time[n_time-1]+=time_span.count() ; // second order graph matching: original 二阶图匹配：初始 n_time++; float score = 0.0; for(i=0; i<corr3.size(); ++i) { score += get<0>(corr3[i]); } return score;

这段代码是一个函数的实现，其中包含了一系列操作：

1. 定义了一个整型变量`d_thr`并赋值为30。
2. 调用了函数`LSS_R_Fast2_Dist_lookup`，并将返回结果赋给了`corr2`。该函数接受一些参数（`corr`、`latent_texture_template`、`rolled_texture_template`和`d_thr`），并返回一个包含元组（tuple）的向量。
3. 计算了时间间隔，并将其添加到时间数组`time`中。
4. 调用了函数`LSS_R_Fast2`，并将返回结果赋给了`corr3`。该函数接受一些参数（`corr2`、`latent_texture_template`、`rolled_texture_template`和`d_thr`），并返回一个包含元组（tuple）的向量。
5. 定义了一个浮点型变量`score`并赋值为0.0。
6. 使用循环遍历`corr3`中的元组，并将每个元组中的第一个元素与`score`相加。
7. 返回计算得到的`score`。

这段代码的功能是对纹理模板进行匹配，并计算得分。具体的逻辑和实现细节需要查看函数的调用和定义。

相关问题

def is_end_point_near_edge(l: np.array([]), im_w, im_h, thr=2.5): x = l[-1][0] y = l[-1][1] if 0 <= x < thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 1 elif im_h - thr <= y < im_h: return 2 elif thr <= x <= im_w - thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 0 elif im_h - thr <= y < im_h: return 3 elif im_w - thr < x < im_w: if 0 <= y < im_h - thr: return 5 elif im_h - thr <= y < im_h: return 4 else: raise ConnectionError('point_position_out_of_pic') return None

这段代码的作用是判断给定的点是否靠近图片的边缘。具体来说，它接受以下参数：

- l：包含点坐标的 NumPy 数组；
- im_w：图片宽度；
- im_h：图片高度；
- thr：边缘宽度阈值，默认为 2.5。

如果点在图片边缘附近，则返回相应的数字，否则返回 None。具体返回的数字含义如下：

- 0：点不靠近图片边缘；
- 1：点靠近图片左边缘；
- 2：点靠近图片下边缘；
- 3：点靠近图片右边缘；
- 4：点靠近图片上边缘；
- 5：点靠近图片右上角。

这个函数在图像处理和计算机视觉领域中常用。

for(i=0; i<num-1; ++i) { p_latent_minutia_1 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[i])]; p_rolled_minutia_1 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[i])]; for(j=i+1; j<num;++j) { p_latent_minutia_2 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[j])]; p_rolled_minutia_2 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[j])]; dx_1 = p_latent_minutia_1->x-p_latent_minutia_2->x; dx_2 = p_rolled_minutia_1->x-p_rolled_minutia_2->x; dx_1 = abs(dx_1); dx_2 = abs(dx_2); dy_1 = p_latent_minutia_1->y-p_latent_minutia_2->y; dy_2 = p_rolled_minutia_1->y-p_rolled_minutia_2->y; dy_1 = abs(dy_1); dy_2 = abs(dy_2); if(dx_1>=dist_N | dx_2>=dist_N | dy_1>=dist_N | dy_2>=dist_N) continue; dist_1 = table_dist[dx_1*dist_N+dy_1]; dist_2 = table_dist[dx_2*dist_N+dy_2]; dist = fabs(dist_1-dist_2); if(dist>d_thr) continue; H[i*num+j] = (30-dist)/(25.0); if(H[i*num+j]>1) H[i*num+j] = 1.0; else if(H[i*num+j]<0) H[i*num+j] = 0.0; H[j*num+i] = H[i*num+j]; } }

这段代码是一个嵌套的循环，用于计算并填充二维数组H的值。

外层循环使用变量i从0到num-1遍历，内层循环使用变量j从i+1到num遍历。

在循环中，首先根据corr向量中的元素获取对应的指针p_latent_minutia_1、p_rolled_minutia_1、p_latent_minutia_2和p_rolled_minutia_2，这些指针指向相应的MinuPoint对象。

然后，计算两对指纹模板中的坐标偏移值dx_1、dx_2、dy_1和dy_2，并对它们取绝对值。

接下来，通过查表table_dist获取两对坐标偏移值的距离dist_1和dist_2。

然后，计算dist作为dist_1和dist_2之间的差值的绝对值。

如果dist大于d_thr，则跳过本次循环。

否则，根据一定的公式计算H[i*num+j]的值，并将其限制在0到1之间。同时，将H[i*num+j]的值赋给H[j*num+i]，保持对称性。

最终，二维数组H将被填充完毕。

这段代码的目的是根据指纹模板之间的特征点匹配结果corr，计算出一个相似性矩阵H，用于后续的指纹识别任务。具体的计算逻辑需要查看代码的其他部分才能确定。