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MN2 = np.concatenate([missing1[np.newaxis, :], (len(kp2)) np.ones((1, len(missing1)), dtype=np.int64)]) MN3 = np.concatenate([missing2[np.newaxis, :], (len(kp1)) np.ones((1, len(missing2)), dtype=np.int64)])
应该没有,我理解的MN3表示的是将图片二中的遗漏点映射到图片1的最后一个点索引+1的位置,所以MN3和MN2构造是相反的才对
MN2 = np.concatenate([missing1[np.newaxis, :], (len(kp2)) np.ones((1, len(missing1)), dtype=np.int64)]) MN3 = np.concatenate([missing2[np.newaxis, :], (len(kp1)) np.ones((1, len(missing2)), dtype=np.int64)])