详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：for idx, image_size in enumerate(image_sizes): mkpts1_, mkpts2_ = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size) if idx == 0: # first size -> ref, #1280 num_sg_matches = len(mkpts1_) if max(cache[fname1][image_size]['h'], cache[fname1][image_size]['w']) != image_size: mkpts1_[:,0] *= cache[fname1][image_size]['w']/cache[fname1][image_size]['w_r'] mkpts1_[:,1] *= cache[fname1][image_size]['h']/cache[fname1][image_size]['h_r'] if max(cache[fname2][image_size]['h'], cache[fname2][image_size]['w']) != image_size: mkpts2_[:,0] *= cache[fname2][image_size]['w']/cache[fname2][image_size]['w_r'] mkpts2_[:,1] *= cache[fname2][image_size]['h']/cache[fname2][image_size]['h_r'] mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_]) if num_sg_matches < n_matches: # return early, no extra matches needed return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches for idx, image_size in enumerate(extra_image_sizes): if extra_matcher == 'GS': mkpts1_, mkpts2_ = run_gs(fname1, fname2, image_size) mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_]) if USE_ROI: cropped_img1, cropped_img2, shift_xy1, shift_xy2 = \ extract_crops_via_cluster(fname1, fname2, mkpts1, mkpts2) mkpts_crop1, mkpts_crop2 = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size) x1_min, y1_min = shift_xy1 x2_min, y2_min = shift_xy2 mkpts_crop1[:,0] += x1_min mkpts_crop1[:,1] += y1_min mkpts_crop2[:,0] += x2_min mkpts_crop2[:,1] += y2_min mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts_crop1]), np.vstack([mkpts2, mkpts_crop2]) return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

这段代码是一个函数，功能是利用多种尺寸的图像进行超级点匹配，返回匹配的点对和匹配的数量。以下是每一句的详细注释：

for idx, image_size in enumerate(image_sizes):

使用enumerate函数遍历image_sizes列表中的每个元素，同时记录其索引。

mkpts1_, mkpts2_ = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size)

调用superglue_inference函数，传入模型、缓存、两个图像的文件名和当前尺寸，返回两张图像的超级点匹配结果。

if idx == 0: # first size -> ref, #1280
    num_sg_matches = len(mkpts1_)
    if max(cache[fname1][image_size]['h'], cache[fname1][image_size]['w']) != image_size:
        mkpts1_[:,0] *= cache[fname1][image_size]['w']/cache[fname1][image_size]['w_r']
        mkpts1_[:,1] *= cache[fname1][image_size]['h']/cache[fname1][image_size]['h_r']

如果当前索引为0，即第一个尺寸，将num_sg_matches设置为当前匹配结果中点对的数量。如果当前尺寸的宽度或高度与缓存中记录的不同，将x和y坐标分别乘以缩放比例，将坐标转换为当前尺寸下的坐标。

if max(cache[fname2][image_size]['h'], cache[fname2][image_size]['w']) != image_size:
    mkpts2_[:,0] *= cache[fname2][image_size]['w']/cache[fname2][image_size]['w_r']
    mkpts2_[:,1] *= cache[fname2][image_size]['h']/cache[fname2][image_size]['h_r']

如果第二个图像的当前尺寸与缓存不同，将第二个图像的匹配结果中的x和y坐标分别乘以缩放比例，将坐标转换为当前尺寸下的坐标。

mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_])

将所有尺寸的匹配结果合并到一个数组中。

if num_sg_matches < n_matches: # return early, no extra matches needed
    return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

如果超级点匹配结果的数量已经达到所需数量，则直接返回结果。

for idx, image_size in enumerate(extra_image_sizes):

使用enumerate函数遍历extra_image_sizes列表中的每个元素，同时记录其索引。

if extra_matcher == 'GS':
    mkpts1_, mkpts2_ = run_gs(fname1, fname2, image_size)
    mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts1_]), np.vstack([mkpts2, mkpts2_])

如果extra_matcher参数为'GS'，则调用run_gs函数，传入两个图像的文件名和当前尺寸，返回两张图像的基于格子的匹配结果，并将结果合并到之前的匹配结果中。

if USE_ROI:
    cropped_img1, cropped_img2, shift_xy1, shift_xy2 = \
        extract_crops_via_cluster(fname1, fname2, mkpts1, mkpts2)
    mkpts_crop1, mkpts_crop2 = superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size)
    
    x1_min, y1_min = shift_xy1
    x2_min, y2_min = shift_xy2
    
    mkpts_crop1[:,0] += x1_min
    mkpts_crop1[:,1] += y1_min
    mkpts_crop2[:,0] += x2_min
    mkpts_crop2[:,1] += y2_min
    
    mkpts1, mkpts2 = np.vstack([mkpts1, mkpts_crop1]), np.vstack([mkpts2, mkpts_crop2])

如果USE_ROI为真，则调用extract_crops_via_cluster函数，传入两个图像的文件名和之前所有尺寸的匹配结果，返回两张图像的裁剪结果。然后调用superglue_inference函数，传入模型、缓存、裁剪后的图像和当前尺寸，返回超级点匹配结果。最后将匹配结果中的x和y坐标加上裁剪时的偏移量，并将结果合并到之前的匹配结果中。

return mkpts1, mkpts2, num_sg_matches

返回最终的匹配结果和超级点匹配的数量。