我想匹配一个图片与数据库，其中包含约1000张图片。我希望在收到一张图片作为输入后，该程序返回数据库中最相似的图片。

import numpy as np
import cv2
import os

scanned = 'input.jpg'
orb = cv2.ORB_create()
FLANN_INDEX_LSH = 6
flann_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH, table_number = 10, key_size = 20, multi_probe_level = 0)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params,search_params)

des_all = None
for filename in os.listdir('images'):
    img2 = cv2.imread('images/' + filename, 0)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)
    flann.add([des2])
    
print ("Training...")
flann.train()                    

img1 = cv2.imread(scanned, 0)
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None)
print ("Matching...")
matches = flann.knnMatch(des1,k=2)

在那之后，我必须做什么才能得到我的图像有最好的匹配？我如何使用匹配结果？我找不到任何有用的文档关于它谢谢你的帮助。