在python opencv特征点匹配检测中，去除特征点对位移小于1的特征点代码

在Python OpenCV中，可以使用`cv2.DMatch`来表示两个特征点之间的匹配。每个DMatch对象包含了两个特征点的索引以及它们之间的距离。如果两个特征点的距离很小，那么它们就匹配成功了。

为了去除位移小于1的特征点，我们可以遍历所有的DMatch对象，然后根据它们之间的距离来判断它们是否匹配成功。如果两个特征点的距离小于1，那么就可以将它们删除。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 创建特征点检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 检测特征点并计算描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建特征点匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 进行特征点匹配
matches = bf.match(des1, des2)

# 去除位移小于1的特征点
good_matches = []
for match in matches:
    if match.distance < 1:
        good_matches.append(match)

# 显示匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)
cv2.imshow('matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用ORB特征点检测器和BFMatcher特征点匹配器进行特征点匹配。然后遍历所有的匹配结果，将位移小于1的特征点删除，并将剩余的特征点显示出来。