给我一个可以实现下面所有功能的完整代码：提取图像特征。 特征描述符的计算。 使用计算图像描述符匹配提取的特征。 基于匹配特征计算图像之间的n个最优变换。 将所有图像重新采样到公共坐标系上。 将生成的图像序列转换为动画 GIF。

以下是一个可以实现上述功能的 Python 代码，使用了 OpenCV 和 NumPy 库：

import cv2
import numpy as np
import imageio
from scipy.spatial import distance

# 定义提取特征和特征描述符的函数
def extract_features(img):
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)
    return keypoints, descriptors

# 定义计算匹配特征和变换矩阵的函数
def match_features(img1, img2):
    keypoints1, descriptors1 = extract_features(img1)
    keypoints2, descriptors2 = extract_features(img2)

    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)
    matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)

    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

    return matches, M

# 定义将图像转换到公共坐标系上的函数
def transform_image(img, M):
    rows, cols = img.shape
    res = cv2.warpPerspective(img, M, (cols, rows))
    return res

# 定义生成 GIF 动画的函数
def generate_gif(images, filename):
    with imageio.get_writer(filename, mode='I') as writer:
        for img in images:
            writer.append_data(img)

# 读取图像序列
img_names = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg']
imgs = [cv2.imread(name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) for name in img_names]

# 提取特征并计算特征描述符
keypoints_list, descriptors_list = [], []
for img in imgs:
    keypoints, descriptors = extract_features(img)
    keypoints_list.append(keypoints)
    descriptors_list.append(descriptors)

# 匹配特征并计算变换矩阵
M_list = []
for i in range(len(imgs) - 1):
    matches, M = match_features(imgs[i], imgs[i+1])
    M_list.append(M)

# 将所有图像转换到公共坐标系上
resized_imgs = []
for i in range(len(imgs)):
    resized_img = transform_image(imgs[i], M_list[i])
    resized_imgs.append(resized_img)

# 生成 GIF 动画
generate_gif(resized_imgs, 'output.gif')

你需要将代码中的 `img_names` 替换为你自己的图像文件名，将 `cv2.imread` 中的第二个参数替换为你需要的图像颜色模式（例如 `cv2.IMREAD_COLOR` 表示读取彩色图像），并将 `generate_gif` 中的 `filename` 替换为你需要的 GIF 文件名。