fast::fast_nonmax_3x3(fast_corners, scores, nm_corners);

这行代码是在调用 fast nonmax 3x3 算法对 fast corner detection 算法检测到的角点进行非极大值抑制。该算法基于 3x3 的窗口，将窗口中心点的得分与相邻 8 个点的得分进行比较，若中心点得分最大，则保留该点，否则将其剔除。函数的输入参数包括检测到的角点向量 `fast_corners`、角点得分向量 `scores`，以及用于存储非极大值抑制后的角点信息的向量 `nm_corners`。函数执行完毕后，`nm_corners` 向量中存储的是经过非极大值抑制后的角点信息。

相关问题

#ifdef __SSE2__ fast::fast_corner_detect_10_sse2( (fast::fast_byte *) image.data, image.cols, image.rows, image.cols, 20, fast_corners); #else fast::fast_corner_detect_10( (fast::fast_byte*) image.data, image.cols, image.rows, image.cols, 20, fast_corners); #endif

这段代码是在调用 fast corner detection 算法来检测图像中的角点。其中，使用了条件编译，如果系统支持 SSE2 指令集，则调用 SSE2 版本的 fast corner detection 算法，否则调用普通版本的算法。函数的输入参数包括图像数据的指针、图像的宽度和高度、图像的步长、阈值以及用于存储检测到的角点信息的向量。

convert_to_corners没有被定义

`convert_to_corners` 是 TensorFlow 中的一个函数，主要用于将 Bounding Box 的表示方式从中心点坐标和宽度、高度转换为左上角和右下角坐标的形式。它的定义类似于下面这样：

def convert_to_corners(boxes):
    """
    Convert boxes from [y_center, x_center, height, width] to [y_min, x_min, y_max, x_max].
    """
    ymin = boxes[:, 0] - boxes[:, 2] / 2.
    xmin = boxes[:, 1] - boxes[:, 3] / 2.
    ymax = boxes[:, 0] + boxes[:, 2] / 2.
    xmax = boxes[:, 1] + boxes[:, 3] / 2.
    return tf.stack([ymin, xmin, ymax, xmax], axis=-1)

如果你在使用 TensorFlow 时遇到了 `convert_to_corners` 没有被定义的错误，可能是因为你没有正确导入 TensorFlow 的相关模块。你可以尝试添加如下代码：

import tensorflow as tf

# your code

boxes = tf.constant([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]])
corners = tf.image.convert_to_corners(boxes)

如果问题仍然存在，你可以检查一下 TensorFlow 的版本是否正确，并且确认你的代码中没有拼写错误。