src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) outImg1 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, img2, keypoint2, goodMatchePoints, None, matchColor=(255, 0, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) cv2.imshow('outImg1', outImg1)是否输出了经过ransac算法优化的结果

这段代码中，经过RANSAC算法优化的结果是通过cv2.findHomography函数返回的单应性矩阵M。该矩阵将第一个图像中的像素坐标映射到第二个图像中的像素坐标。

cv2.drawMatches函数是用来将两幅图像的关键点和匹配连线绘制到一起的。它不会输出RANSAC算法优化的结果。因此，你需要将M矩阵作为输出打印出来，或者将其用于将一个图像中的像素坐标映射到另一个图像中的像素坐标。

以下是将M矩阵用于将第一个图像中的像素坐标映射到第二个图像中的像素坐标的示例代码：

# Map the corners of the first image to the second image
h, w, _ = img1.shape
corners = np.float32([[0, 0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
transformed_corners = cv2.perspectiveTransform(corners, M)

# Draw the mapped corners on the second image
outImg2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(transformed_corners)], True, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('outImg2', outImg2)

在这里，我们使用cv2.perspectiveTransform函数将第一个图像的四个角点的像素坐标映射到第二个图像中，得到对应的像素坐标。然后，我们使用cv2.polylines函数在第二个图像上绘制这些点。这样，你就可以通过观察输出图像来验证单应性矩阵是否正确地将两幅图像对齐。