queryIdx，trainIdx，distance 和 imgIdx。是什么

这些是描述两幅图像中匹配特征点的数据结构。在计算机视觉中，通常使用特征点检测算法（如SIFT、SURF、ORB等）来提取图像中的关键点，并计算每个关键点的描述符。这些描述符可以用于匹配不同图像中的对应点。

在使用OpenCV中的特征点匹配函数时，会返回一个DMatch对象的数组。每个DMatch对象包括以下四个属性：

1. queryIdx：查询图像中的关键点的索引；
2. trainIdx：训练图像中的关键点的索引；
3. distance：两个关键点描述符之间的距离；
4. imgIdx：训练图像的索引，如果有多幅训练图像。

这些属性可以用于选择最好的匹配点，并且可以用于计算基础矩阵或单应性矩阵以进行图像配准和3D重建等应用。

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与ST_Distance的差别是什么

ST_Distance与ST_DistanceSphere是PostGIS中用于计算两个几何图形之间距离的函数。ST_Distance计算的是两个几何图形之间的平面距离，而ST_DistanceSphere则计算的是它们之间的球面距离，因此考虑了地球的曲率。在计算距离时，如果涉及到地球表面上的点，则应使用ST_DistanceSphere函数，否则可以使用ST_Distance函数。

joint distance是什么组件

`cc.PhysicsJointDistance`是Cocos Creator中的一个物理引擎组件，用于创建两个刚体之间的距离约束。

在物理引擎中，刚体之间的距离可以通过多种约束方式来实现，例如点约束、距离约束、弹簧约束等。`cc.PhysicsJointDistance`组件就是用于创建两个刚体之间的距离约束，可以指定两个刚体之间的距离、弹性、阻尼等参数。

在使用`cc.PhysicsJointDistance`组件时，需要将该组件添加到场景中的一个节点上，并设置`connectedBody`属性为另一个刚体，表示该约束与另一个刚体相连。同时，还需要设置`distance`属性来指定两个刚体之间的距离，并可以设置`frequency`来调整约束的弹性系数。

示例代码：

let joint = node.addComponent(cc.PhysicsJointDistance);
joint.connectedBody = otherNode.getComponent(cc.RigidBody);
joint.distance = 100;
joint.frequency = 1 / 100;