写出满足如下条件的python代码：实现使用SIFT的简单图像匹配

以下是一个示例实现使用SIFT的简单图像匹配的Python代码：

import cv2

# 读取待匹配的两张图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 初始化SIFT特征提取器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 提取第一张图片的关键点和特征描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)

# 提取第二张图片的关键点和特征描述符
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 初始化暴力匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)

# 进行特征匹配
matches = bf.match(des1, des2)

# 对匹配结果按照特征点距离从小到大排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 绘制匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('Matched Features', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用SIFT特征提取器提取图像的关键点和特征描述符，并使用暴力匹配器对两张图片的特征进行匹配。最后，将匹配结果绘制在一张新的图片中并在窗口中显示出来。