用sift函数写一段代码实现将image1（一张黑色的红外图像.tif格式）和image2图像（一张.png格式）进行特征匹配。同时显示整个匹配过程所需时间以及匹配的特征点个数

下面是一段使用OpenCV的SIFT算法进行图像特征匹配并显示匹配过程时间和特征点个数的Python代码示例：

import cv2
import time

# 读取图像
image1 = cv2.imread('image1.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image2 = cv2.imread('image2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测关键点和计算描述符
start_time = time.time() # 记录开始时间
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(image1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(image2, None)
end_time = time.time() # 记录结束时间
print('SIFT计算时间：{:.2f}s'.format(end_time - start_time))

# 创建BFMatcher对象，进行特征匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

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

# 绘制匹配结果
img_matches = cv2.drawMatchesKnn(image1, kp1, image2, kp2, good_matches, None, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow('Matches', img_matches)
print('匹配特征点个数：{}'.format(len(good_matches)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码与前面的示例基本相同，只是增加了计算SIFT时间和输出特征点个数的功能。具体来说，我们使用time.time()函数记录开始和结束时间，计算出SIFT计算时间。在特征点匹配后，使用len()函数输出特征点个数。最后，显示匹配结果和特征点个数。

需要注意的是，计算时间和特征点个数只是一些基本的性能指标，实际应用中还需要考虑其他因素，如匹配精度、鲁棒性、运行速度等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况综合考虑多个因素，并进行充分的测试和评估。