基于Harris角点的图像对齐算法，cv2的python实现，请给出完整代码

以下是基于Harris角点的图像对齐算法的Python实现代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 将图像转为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Harris算法检测角点
corner1 = cv2.cornerHarris(gray1, 2, 3, 0.04)
corner2 = cv2.cornerHarris(gray2, 2, 3, 0.04)

# 对角点进行筛选，取前100个
corner1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10)
corner2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 100, 0.01, 10)

# 计算特征点的描述子
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.compute(gray1, corner1)
kp2, des2 = sift.compute(gray2, corner2)

# 使用FLANN算法匹配特征点
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)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 筛选出最佳匹配
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good.append(m)

# 获取匹配点的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

# 使用RANSAC算法进行图像对齐
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 对图像进行变换
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

# 显示对齐后的图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，我们首先读取两张待对齐的图像，并将它们转为灰度图。然后使用Harris算法检测角点，并对角点进行筛选，取前100个。接着，我们使用SIFT算法计算特征点的描述子，并使用FLANN算法匹配特征点，筛选出最佳匹配。然后，我们获取匹配点的坐标，并使用RANSAC算法进行图像对齐。最后，我们对图像进行变换，并显示对齐后的图像。