哪些是开源可以使用的，python的opencv应该怎么写

在 OpenCV 中，Brute-Force 匹配和 FLANN 匹配都是开源的可以使用的。以下是一些在 Python OpenCV 中实现这些特征匹配算法的示例代码：

1. Brute-Force 匹配：

import cv2

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

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

# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建 BFMatcher 对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)

# 匹配关键点
matches = bf.match(des1, des2)

# 根据距离排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 绘制匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)

cv2.imshow('Matches', img3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

2. FLANN 匹配：

import cv2

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

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

# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建 FlannBasedMatcher 对象
index_params = dict(algorithm=0, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

# 匹配关键点
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 根据距离筛选匹配结果
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches[:10], None, flags=2)

cv2.imshow('Matches', img3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码仅供参考，具体实现方法还需根据具体需求进行调整。