写出通过每隔N帧取一帧，对取到的每帧进行特征点提取，对检测的相邻2帧进行特征点匹配的方法进行的对监控视频抖动故障检测的Python程序

以下是通过每隔N帧取一帧，对取到的每帧进行特征点提取，对检测的相邻2帧进行特征点匹配的方法进行的对监控视频抖动故障检测的Python程序：

import cv2

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 设置每隔N帧取一帧
N = 10

# 初始化变量
prev_frame = None
frame_cnt = 0

# 循环读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # 判断是否读取到了帧
    if not ret:
        break
        
    # 只对每隔N帧进行处理
    if frame_cnt % N == 0:
        # 将读取到的帧转为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 进行特征点提取
        orb = cv2.ORB_create()
        keypoints = orb.detect(gray, None)
        
        # 绘制特征点并显示
        img = cv2.drawKeypoints(gray, keypoints, None, color=(0,255,0), flags=0)
        cv2.imshow('frame', img)
        
        # 判断是否是第一帧
        if prev_frame is not None:
            # 对相邻2帧进行特征点匹配
            bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
            matches = bf.match(des1, des2)
            
            # 计算匹配结果的平均距离
            distances = [match.distance for match in matches]
            mean_distance = sum(distances) / len(distances)
            
            # 如果平均距离超过了阈值，则说明出现了抖动故障
            if mean_distance > 50:
                print('抖动故障！')
        
        # 更新前一帧
        prev_frame = gray
    frame_cnt += 1
    
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频文件并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述程序通过每隔N帧取一帧，对取到的每帧进行特征点提取，对检测的相邻2帧进行特征点匹配，计算匹配结果的平均距离，如果平均距离超过了阈值，则说明出现了抖动故障。如果出现抖动故障，则可以通过该程序及时检测并解决。