要在最佳匹配项上绘制边界框的原因是为了突出显示最佳匹配项在图像中的位置，并以可视化的方式呈现匹配结果。这有助于理解图像匹配的质量和准确性。

解决方法是通过以下步骤实现的：

1. 在查询图像（img1）上检测关键点和描述符。

2. 在目标图像（img2）上检测关键点和描述符。

3. 找到两组描述符之间的匹配项或对应项。

4. 使用最佳的10个匹配项来形成一个转换矩阵。

5. 基于转换矩阵转换围绕img1的矩形。

6. 添加偏移量以将边界框放置在正确的位置。

7. 显示结果图像。

以下是用Python编写的示例代码：

import numpy as np
import cv2
# 读取图像
img1 = cv2.imread('box.png', 0)  # 查询图像
img2 = cv2.imread('box_in_scene.png', 0)  # 目标图像
# 初始化SIFT检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 使用ORB检测关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 使用BFMatcher进行描述符匹配
matches = bf.match(des1, des2)
# 根据距离对匹配项进行排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
# 选择前10个最佳匹配项
good_matches = matches[:10]
# 提取最佳匹配项的关键点坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
# 使用RANSAC算法计算单应性矩阵
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 计算查询图像的宽度和高度
h, w = img1.shape[:2]
# 定义查询图像的四个角点坐标
pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
# 根据单应性矩阵将查询图像的角点坐标转换到目标图像中
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
# 添加偏移量以将边界框放置在正确的位置
dst += (w, 0)
# 绘制匹配项的边界框
img_result = cv2.polylines(img2, [np.int32(dst)], True, (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", img_result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这种方法能够在最佳匹配项上绘制边界框，突出显示匹配结果，帮助我们理解图像匹配的质量和准确性。