用列表推导式过滤非匹配关键点

Question

我有一个使用

    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1,crossCheck=True)
    matches = bf.match(des1,des2)

我想根据匹配项从我的kps1,kps2列表中筛选不相关的关键点。我尝试以这种方式使用DMatch.trainIdx、DMatch.queryIdx字段：

new_kps1 = [kp if idx in match.trainIdx for idx,kp in enumerate(kps1) for match in matches]

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我最终还是这样做的：

ls1 = []
ls2 = []
for m in matches:
    ls1 += [kps1[m.trainIdx]]
    ls2 += [kps2[m.queryIdx]]

这在列表理解中是可能的吗

Answer 1

可以使用Python习惯用法zip(*x)将元组列表转换为列表元组。这样，您可以在开始时只记录元组：

x = [(kps1[m.trainIdx], kps2[m.queryIdx]) for m in matches]
ls1, ls2 = map(list, zip(*x))

你甚至可以把它放在一行，以可读性为代价：

ls1, ls2 = map(list, zip(*[(kps1[m.trainIdx], kps2[m.queryIdx]) for m in matches]))