请用python写出灰度图像配准的代码

以下是一个用Python实现灰度图像配准的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取待配准的灰度图像
img1 = cv2.imread('image1.png', 0)
img2 = cv2.imread('image2.png', 0)

# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测图像中的关键点和特征描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 初始化FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

# 使用FLANN匹配器进行特征点匹配
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择优秀的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 计算配准变换矩阵
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 进行图像配准
img1_registered = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

# 显示结果
cv2.imshow('Registered Image', img1_registered)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码中，首先读取了待配准的两张灰度图像，然后使用SIFT检测器检测图像中的关键点和特征描述符。接着，使用FLANN匹配器进行特征点匹配，并选择优秀的匹配点。最后，使用cv2.findHomography函数计算配准变换矩阵，并使用cv2.warpPerspective函数进行图像配准。