orb提取特征点采用自适应阈值法并采用四叉树算法均匀化，最后采用GMS特征匹配，请给出代码

好的，以下是使用OpenCV库实现ORB特征点提取、自适应阈值法、四叉树算法均匀化和GMS特征匹配的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from GMS_matcher import GMSMatcher

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

# 创建ORB对象
orb = cv2.ORB_create()

# 检测关键点并计算描述符
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 自适应阈值法筛选关键点
threshold = np.median([kp.response for kp in keypoints1])
keypoints1 = [kp for kp in keypoints1 if kp.response > threshold]
threshold = np.median([kp.response for kp in keypoints2])
keypoints2 = [kp for kp in keypoints2 if kp.response > threshold]

# 创建四叉树
quadtree1 = cv2.QuadTree()
quadtree2 = cv2.QuadTree()

# 添加关键点到四叉树中
for kp in keypoints1:
    quadtree1.insert(cv2.QuadTree.Node(kp.pt[0], kp.pt[1], kp))
for kp in keypoints2:
    quadtree2.insert(cv2.QuadTree.Node(kp.pt[0], kp.pt[1], kp))

# 均匀化关键点分布
quadtree1.balanced()
quadtree2.balanced()

# 获取均匀化后的关键点
uniform_keypoints1 = []
uniform_keypoints2 = []
for qtnode in quadtree1.getNodes():
    uniform_keypoints1.append(qtnode.value)
for qtnode in quadtree2.getNodes():
    uniform_keypoints2.append(qtnode.value)

# GMS特征匹配
gms = GMSMatcher()
matches = gms.compute_matches(descriptors1, descriptors2, uniform_keypoints1, uniform_keypoints2)

# 可视化结果
img_matches = cv2.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, None, flags=2)
cv2.imshow("ORB keypoints with adaptive threshold and quadtree balancing, and GMS feature matching", img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先使用OpenCV库加载两张图像，并创建一个ORB对象来进行特征点检测和描述符计算。然后，我们使用自适应阈值法来筛选关键点，并创建两个四叉树对象，并将ORB算法检测到的关键点添加到四叉树中。接下来，我们调用四叉树的balanced()方法来均匀化关键点分布，并获取均匀化后的关键点。最后，我们使用GMSMatcher类来进行特征匹配，并用OpenCV库的drawMatches()函数将匹配结果可视化出来。

需要注意的是，这里我们使用了一个名为GMSMatcher的自定义类，它是根据论文《Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence》实现的GMS特征匹配算法。如果你需要使用这个类，请自行将它添加到你的代码中。

希望这个示例代码可以帮助到你！