写出满足如下条件的python代码：实现使用SIFT的简单图像匹配，只匹配图像中的一个点

由于SIFT图像匹配需要使用第三方库cv2，因此需要先安装OpenCV库。

以下是实现使用SIFT的简单图像匹配，只匹配图像中的一个点的Python代码：

import cv2

# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher()

# 匹配描述符
matches = bf.match(des1, des2)

# 按照距离排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 取出最佳匹配点
best_match = matches[0]

# 获取最佳匹配点的坐标
(x1, y1) = kp1[best_match.queryIdx].pt
(x2, y2) = kp2[best_match.trainIdx].pt

# 画出最佳匹配点
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, [best_match], None, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用此代码，可以将图像1和图像2中的SIFT关键点和描述符提取出来，并使用BFMatcher进行匹配。然后按照距离排序，取出最佳匹配点，并在图像上绘制出来。最后显示结果图像。