Python 太多的赛点在一起

我试图创建一个脚本，给出两张钞票图像，告诉我第一张图像是否出现在第二张图像上。如果第一个图像出现在第二个图像上，它可以正常工作，但如果不是，它会给我这样的提示：

与第二幅图像中的同一点（或非常接近）相关的多个点。你知道过滤这个的方法吗

我就是这么做的：

img1      = cv2.imread(trainImage    , 0)     # trainImage
mask      = cv2.imread(maskTrainImage, 0)     # trainMask
kp1, des1 = surf.detectAndCompute(img1,mask)
kp2, des2 = surf.detectAndCompute(img2, None)

index_params  = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 4)
search_params = dict(checks = 50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
# store all the good matches as per Lowe's ratio test.
good = []
for m,n in matches:
     if (m.distance < 0.70*n.distance):
        good.append(m)

img1=cv2.imread（列车图像，0）#列车图像
mask=cv2.imread（maskTrainImage，0）#列车掩码
kp1，des1=表面检测和计算（img1，掩码）
kp2，des2=表面检测和计算（img2，无）
索引参数=dict（算法=FLANN\u索引树，树=4）
搜索参数=dict（检查=50）
flann=cv2.FlannBasedMatcher（索引参数、搜索参数）
匹配=法兰N.knnMatch（des1、des2、k=2）
#根据Lowe比率测试存储所有良好匹配项。
好的=[]
对于匹配中的m，n：
如果（m.距离<0.70*n.距离）：
好。追加（m）

如果第二个图像中的所有匹配点都是相同的点或比5像素或类似的点更接近，我如何删除它们