如何在pycharm中检测四张图像ORB特征点，并匹配，画出匹配结果。

在PyCharm中使用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点检测并匹配两个图像通常涉及以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：
首先，你需要安装`opencv-python`库，它包含了ORB功能。你可以通过命令行运行`pip install opencv-python-headless`，因为PyCharm可能需要无界面版本。

2. **导入所需的模块**：
导入`cv2`（OpenCV的Python接口），以及用于匹配的`flann.Index`。

import cv2
import numpy as np

3. **读取图像**：
使用`cv2.imread()`函数加载两幅图像。

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

4. **ORB特征点提取**：
创建ORB对象，然后检测并描述图像的特征点。

orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

5. **匹配特征点**：
使用BFMatcher（Brute Force Matcher）或者FLANNMatcher来进行匹配。这里以BFMatcher为例：

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

6. **绘制匹配结果**：
可以选择绘制原图上特征点、匹配线和匹配比例图。例如：

good_matches = matches[:min(100, len(matches))]
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)

# 显示图片
cv2.imshow("Match Result", img3)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键
cv2.destroyAllWindows()

7. **保存匹配结果**：
如果需要保存匹配结果，可以使用`cv2.imwrite()`函数将匹配后的图像保存。

cv2.imwrite('match_result.jpg', img3)