SIFT特徴点マッチングで距離の近い順に重複なしでマッチングさせる個数を指定したい。

Question

前提・実現したいこと

pythonでopencvを用いて指紋画像とそのぼかし画像の特徴点マッチングをさせるシステムを作ろうとしています。
実現させたいことはSIFT特徴点の距離が近い順に重複なしで15個マッチングさせることです。

発生している問題・エラーメッセージ

重複を許した15点でマッチングされてしまっている。そのため画像には11点しかマッチングされていない。

該当のソースコード

#SIFT特徴点マッチング(norm変更)
import cv2  #OpenCVのインポート
import pandas as pd

# img1の読み出し
img1 = cv2.imread('fingerprint.png') 
# img2の読み出し
img2 = cv2.imread('5blur.png') 

# img1をグレースケールで読み出し
gray1 = cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
# img2をグレースケールで読み出し
gray2 = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

# sift検出器の生成
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)


# BFMatcherオブジェクトの生成
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)

# Match descriptorsを生成
matches = bf.match(des1, des2)

# matchesをdescriptorsのdistance順(似ている順)にsortする 
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)[:15]

# img3に検出結果(最初の15点)を描画
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, flags = cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
cv2.imwrite('match_fingerprint_5blur_15point.png',img3)

#特徴点
img_pt1 = [list(map(int, kp1[m.queryIdx]. pt)) for m in matches]
img_pt2 = [list(map(int, kp2[m.trainIdx]. pt)) for m in matches]

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame([img_pt1,img_pt2])
 
#結果の表示
df

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

解決しませんでしたので、他の方法を用いました。