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时间: 2023-07-06 08:39:06 浏览: 78
ZIP

SLM_control_GUI:GUI控制全息成像刺激显微镜

好的,这是一个符合JSON格式的字符串,可以通过JSON.parse()方法将其转换为JSON对象。具体的代码如下: ``` const jsonString = '{"__config__":{"label":"FName","labelWidth":null,"showLabel":true,"tag":"el-input","iotKey":"input","tagIcon":"icon-ym icon-ym-generator-input","defaultValue":"","required":true,"layout":"colFormItem","span":24,"trigger":"blur","regList":[],"formId":111,"renderKey":1649230907391,"submenu":"机构名称"},"__slot__":{"prepend":"","append":""},"placeholder":"请输入FName","style":{"width":"100%"},"clearable":true,"readonly":false,"disabled":false,"prefix-icon":"","suffix-icon":"","maxlength":null,"show-word-limit":false,"type":"text","__expand__":{"visiable":true,"formEditShow":true,"formAddShow":true,"formDetailShow":true,"tableRowShow":true,"tableCopy":true,"tableFixed":"","tableAlign":"left","listWidth":150,"inquire":3,"labelColor":null,"topic":"","group":""},"__vModel__":"FName"}'; const jsonObj = JSON.parse(jsonString); console.log(jsonObj); ``` 输出的结果如下: ``` { __config__: { label: 'FName', labelWidth: null, showLabel: true, tag: 'el-input', iotKey: 'input', tagIcon: 'icon-ym icon-ym-generator-input', defaultValue: '', required: true, layout: 'colFormItem', span: 24, trigger: 'blur', regList: [], formId: 111, renderKey: 1649230907391, submenu: '机构名称' }, __slot__: { prepend: '', append: '' }, placeholder: '请输入FName', style: { width: '100%' }, clearable: true, readonly: false, disabled: false, 'prefix-icon': '', 'suffix-icon': '', maxlength: null, 'show-word-limit': false, type: 'text', __expand__: { visiable: true, formEditShow: true, formAddShow: true, formDetailShow: true, tableRowShow: true, tableCopy: true, tableFixed: '', tableAlign: 'left', listWidth: 150, inquire: 3, labelColor: null, topic: '', group: '' }, __vModel__: 'FName' } ```
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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

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