特征匹配算法SIFT用python实现代码

由于SIFT算法的实现比较复杂，需要用到很多数学和计算机视觉的知识，因此这里提供一个基于OpenCV库的SIFT算法实现代码。

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')

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

# 在两张图片中分别找到关键点和特征描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建暴力匹配对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)

# 匹配两张图片的特征描述子
matches = bf.match(des1, des2)

# 按照距离从小到大排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 绘制匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:50], None, flags=2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('SIFT Matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先使用了OpenCV库的`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`方法创建了一个SIFT对象，然后使用`sift.detectAndCompute()`方法在两张图片中分别找到了关键点和特征描述子。

接着，我们创建了一个暴力匹配对象`bf`，并使用`bf.match()`方法匹配了两张图片的特征描述子。最后，我们按照距离从小到大对匹配结果进行了排序，并使用`cv2.drawMatches()`方法绘制了匹配结果。

需要注意的是，由于SIFT算法在OpenCV库的3.4.2版本中被移除了，因此如果你使用的是这个版本或以上的版本，需要使用`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`方法来创建SIFT对象。而如果你使用的是更早版本的OpenCV库，可以直接使用`cv2.SIFT()`方法来创建SIFT对象。