将ct.jpg和mri.jpg图像进行配准。plt显示

好的，这里提供一个使用Matplotlib库显示配准结果的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img1 = cv2.imread('ct.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('mri.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# SIFT特征提取
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

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

# 筛选匹配点
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append([m])

# 获取匹配点坐标
src_pts = np.float32([ kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)

# 计算变换矩阵
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 图像配准
aligned_img = cv2.warpPerspective(img1, M, img2.shape[:2])

# 显示结果
fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 10))
ax[0].imshow(img1, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original CT Image')
ax[1].imshow(img2, cmap='gray')
ax[1].set_title('Original MRI Image')
ax[2].imshow(aligned_img, cmap='gray')
ax[2].set_title('Aligned CT Image on MRI')
for a in ax:
    a.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码中，我们使用Matplotlib库创建一个1行3列的子图，将原始的CT和MRI图像，以及配准后的CT图像显示在同一张图中。注意，在显示图像时需要使用`cmap='gray'`参数将图像转换为灰度图像。最后，调用`plt.show()`函数显示图像。