用OpenCV库来实现图像配准。OpenCV提供了一系列的图像配准算法，如SIFT，SURF，ORB，FAST，BRIEF，BRISK，KNN，FLANN等。

使用OpenCV实现图像配准的步骤如下：

1. 加载图像：使用cv2.imread()函数加载图像。

2. 提取特征：使用OpenCV中的特征检测器提取图像中的特征点，如SIFT，SURF，ORB，FAST，BRIEF，BRISK，KNN，FLANN等。

3. 计算特征描述符：使用OpenCV中的特征描述符计算特征点的描述符，如SIFT，SURF，ORB，FAST，BRIEF，BRISK，KNN，FLANN等。

4. 匹配特征：使用OpenCV中的特征匹配器匹配两幅图像中的特征点，如Brute Force，KNN，FLANN等。

5. 计算变换：使用OpenCV中的变换算法计算两幅图像之间的变换，如RANSAC，HOMOGRAPHY，AFFINE等。

6. 应用变换：使用OpenCV中的变换函数应用变换，将一幅图像变换到另一幅图像的坐标系中。

7. 显示结果：使用cv2.imshow()函数显示配准结果。