c++ 使用orb提取两幅图片的特征点并使其分布均匀后，根据特征点信息让这两幅图像进行匹配

使用ORB提取特征点可以使用OpenCV库。以下是一个示例代码，假设有两个输入图像image1和image2：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // read images
    Mat image1 = imread("path/to/image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat image2 = imread("path/to/image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // initialize ORB detector and descriptor
    Ptr<ORB> orb = ORB::create();

    // detect keypoints
    vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    orb->detect(image1, keypoints1);
    orb->detect(image2, keypoints2);

    // compute descriptors
    Mat descriptors1, descriptors2;
    orb->compute(image1, keypoints1, descriptors1);
    orb->compute(image2, keypoints2, descriptors2);

    // match descriptors
    BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
    vector<DMatch> matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

    // filter matches based on distance
    double max_dist = 0;
    double min_dist = 100;
    for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
    {
        double dist = matches[i].distance;
        if (dist < min_dist) min_dist = dist;
        if (dist > max_dist) max_dist = dist;
    }
    vector<DMatch> good_matches;
    for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
    {
        if (matches[i].distance <= max(2 * min_dist, 0.02))
        {
            good_matches.push_back(matches[i]);
        }
    }

    // draw matches
    Mat img_matches;
    drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2,
        good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1));

    // show matches
    namedWindow("Matches", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Matches", img_matches);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，ORB检测器和描述符是使用`ORB::create()`初始化的。然后，使用`detect()`方法检测每个图像中的关键点，并使用`compute()`方法计算每个关键点的描述符。接下来，使用`BFMatcher`进行描述符匹配，并使用阈值过滤匹配。最后，使用`drawMatches()`方法绘制匹配，并将其显示在窗口中。

需要注意的是，ORB提取到的特征点可能不会均匀分布，因此可以使用其他方法（如密集采样）来提取均匀分布的特征点。