用SIFT先对两个图像重叠区域检测，在用ORB对重叠区域进行图像匹配代码

以下是用SIFT和ORB实现图像匹配的代码示例：

import cv2

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

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

# 在图像1中检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)

# 在图像2中检测关键点和描述符
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 初始化ORB算法
orb = cv2.ORB_create()

# 在重叠区域检测关键点和描述符
matches = None
if des1 is not None and des2 is not None:
    # 使用knn匹配
    matches = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True).knnMatch(des1, des2, k=2)

# 筛选出好的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('Matching result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用SIFT算法检测出图像1和图像2中的关键点和描述符。然后，我们使用ORB算法在两张图像的重叠区域检测出关键点和描述符。接下来，我们使用knn匹配算法将图像1和图像2的描述符进行匹配，并筛选出好的匹配点。最后，我们使用OpenCV提供的`drawMatches`函数绘制出匹配结果，并显示在窗口中。