选取合适的特征，筛选出图片中的关键点，并使两张图片进行特征点进行匹配的python代码

图片特征点的提取和匹配是计算机视觉领域的基础问题之一，常用的方法包括SIFT、SURF、ORB等。

以ORB为例，以下是提取并匹配两张图片的Python代码：

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")

# 创建ORB对象
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB提取关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 匹配关键点
matches = bf.match(des1, des2)

# 将匹配结果按照距离排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow("Match Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图片，`cv2.ORB_create()`函数创建ORB对象，`orb.detectAndCompute()`函数提取关键点和描述符，`cv2.BFMatcher()`函数创建BFMatcher对象，`bf.match()`函数进行关键点匹配，`sorted()`函数将匹配结果按照距离排序，`cv2.drawMatches()`函数绘制匹配结果，最后使用`cv2.imshow()`函数显示结果。

需要注意的是，不同的特征点提取方法和匹配方法可能需要不同的代码实现。此外，代码中的参数也可能需要根据具体情况进行调整。