详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32)

这段代码主要是用于筛选匹配对，具体解释如下：

valid_matches = matches > -1

这句代码首先创建一个布尔类型的数组 `valid_matches`，它的元素个数与 `matches` 数组相同，用于记录哪些匹配对是有效的。在这里，通过比较 `matches` 中的每个元素是否大于 `-1`，得到一个布尔类型数组，其元素值为 `True` 或 `False`。如果 `matches` 中的元素值为 `-1`，则说明这个匹配对无效，对应位置的 `valid_matches` 中的元素为 `False`；否则，这个匹配对是有效的，对应位置的 `valid_matches` 中的元素为 `True`。

mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32)

这句代码根据 `valid_matches` 数组筛选出有效的关键点 `kpts1`，并将其转换为 `np.float32` 类型，并将结果保存到 `mkpts1` 变量中。这里使用了数组的布尔索引，即使用布尔类型数组作为下标来获取数组中的元素。`valid_matches` 中元素值为 `True` 的位置，对应 `kpts1` 中的有效关键点，将它们取出来并转换为 `np.float32` 类型。

mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32)

这句代码根据 `valid_matches` 数组和 `matches` 数组筛选出有效的关键点 `kpts2`，并将其转换为 `np.float32` 类型，并将结果保存到 `mkpts2` 变量中。这里使用了数组的索引和布尔索引相结合的方式，先用 `valid_matches` 数组筛选出有效的匹配对，得到一个与 `valid_matches` 数组等长的布尔类型数组。然后使用这个布尔类型数组作为下标，对 `matches` 数组进行筛选，得到有效的匹配对的下标。最后，使用这些下标来获取 `kpts2` 中的有效关键点，并将其转换为 `np.float32` 类型。