cv2.DescriptorMatcher_create()函数，创建欧式距离匹配器的代码

以下是使用cv2.DescriptorMatcher_create()函数创建欧式距离匹配器的代码：

import cv2

# 创建SIFT特征提取器和描述符
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 读取图片并提取特征
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)

img2 = cv2.imread('img2.jpg')
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 创建欧式距离匹配器
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE)

# 匹配特征
matches = matcher.match(des1, des2)

# 绘制匹配结果
img_matches = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None)
cv2.imshow("Matches", img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用SIFT特征提取器和描述符提取了两张图片的特征。然后，我们使用cv2.DescriptorMatcher_create()函数创建了一个欧式距离匹配器，这里我们使用了cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE参数来指定使用暴力匹配器。接着，我们使用matcher.match()函数对两张图片的描述符进行匹配，并将匹配结果绘制出来。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示匹配结果，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下键盘任意键，最后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。