那利用opencv怎么实现基于描述符的模板匹配呢

基于描述符的模板匹配可以通过以下步骤实现：

1. 读取模板图片和待匹配图片，并将图片转换为灰度图像。

2. 使用ORB、SIFT、SURF等算法提取模板图片和待匹配图片的特征点和对应的描述符。

3. 使用描述符匹配算法（如FLANN、Brute-Force等）计算模板图片和待匹配图片的描述符匹配结果。

4. 根据匹配结果，获取最佳匹配点的坐标。可以使用OpenCV中的`cv2.minMaxLoc()`函数来实现。

5. 将匹配点的坐标绘制在待匹配图片上，并显示匹配结果。

下面是一个基于ORB算法的示例代码：

import cv2

# 读取模板图片和待匹配图片
template = cv2.imread('template.png', 0)
img = cv2.imread('img.png', 0)

# 初始化ORB特征检测器和描述符提取器
orb = cv2.ORB_create()

# 提取模板图片和待匹配图片的特征点和对应的描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(template, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img, None)

# 使用描述符匹配算法计算匹配结果
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

# 获取最佳匹配点的坐标
min_dist = 100
for m in matches:
    if m.distance < min_dist:
        min_dist = m.distance
        best_match = m

pt1 = kp1[best_match.queryIdx].pt
pt2 = kp2[best_match.trainIdx].pt

# 在待匹配图片上绘制匹配结果
img_match = cv2.drawMatches(template, kp1, img, kp2, [best_match], None, flags=2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('Matching result', img_match)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.BFMatcher()`函数用于初始化描述符匹配算法，`cv2.drawMatches()`函数用于绘制匹配结果。