MATLAB使用RANSAC算法过滤嘈杂的SIFT匹配,不能再使用VLFeat提供的任何函数。输入:x1和x2是对应集(n×2矩阵)。ransac_thr和ransac_iter是RANSAC的误差阈值和迭代次数。 输出:3×3仿射变换。最后,它可视化内点和变换后模板的边界,蓝色表示离群点,橙色表示内点,红色表示变换后的模板边界。

时间: 2024-03-24 12:36:24 浏览: 21
下面是一个示例代码,可以实现使用RANSAC算法过滤嘈杂的SIFT匹配,并计算3x3仿射变换。代码中包含详细的注释,供你参考。 ```matlab function [H, inliers] = ransac_sift(x1, x2, ransac_thr, ransac_iter) % RANSAC_SIFT: 使用RANSAC算法过滤嘈杂的SIFT匹配,并计算3x3仿射变换 % 输入: % - x1, x2:对应集(n×2矩阵) % - ransac_thr:RANSAC的误差阈值 % - ransac_iter:RANSAC的迭代次数 % 输出: % - H:3x3仿射变换 % - inliers:内点索引 n = size(x1, 1); % 匹配点数量 best_inliers = []; % 最佳内点集合 max_inliers = 0; % 最大内点数量 % 迭代RANSAC for i = 1:ransac_iter % 随机选择4个匹配点 idx = randperm(n, 4); x1_sample = x1(idx, :); x2_sample = x2(idx, :); % 计算仿射变换 H = compute_affine(x1_sample, x2_sample); % 计算投影误差 x2_hat = [x2, ones(n, 1)] * H'; d = sqrt(sum((x1 - x2_hat(:,1:2)).^2, 2)); % 统计内点数量 inliers = find(d < ransac_thr); num_inliers = length(inliers); % 更新最佳内点集合 if num_inliers > max_inliers max_inliers = num_inliers; best_inliers = inliers; end end % 使用所有最佳内点重新计算仿射变换 x1_inliers = x1(best_inliers, :); x2_inliers = x2(best_inliers, :); H = compute_affine(x1_inliers, x2_inliers); % 计算所有点的投影误差 x2_hat = [x2, ones(n, 1)] * H'; d = sqrt(sum((x1 - x2_hat(:,1:2)).^2, 2)); % 所有点的内/外点标记 inliers = d < ransac_thr; % 可视化内/外点和变换后的模板边界 figure; subplot(1, 2, 1); plot(x1(inliers, 1), x1(inliers, 2), 'o', 'Color', 'orange'); hold on; plot(x1(~inliers, 1), x1(~inliers, 2), 'o', 'Color', 'blue'); title('内/外点'); subplot(1, 2, 2); plot(x1(:, 1), x1(:, 2), 'o', 'Color', 'red'); hold on; plot(x2_hat(:, 1), x2_hat(:, 2), 'o', 'Color', 'green'); title('变换后的模板边界'); end function H = compute_affine(x1, x2) % 计算仿射变换 A = [x1(:,1), x1(:,2), zeros(size(x1,1),1), zeros(size(x1,1),1), ones(size(x1,1),1), zeros(size(x1,1),1); zeros(size(x1,1),1), zeros(size(x1,1),1), x1(:,1), x1(:,2), zeros(size(x1,1),1), ones(size(x1,1),1)]; b = [x2(:,1); x2(:,2)]; x = pinv(A) * b; H = [x(1), x(2), x(5); x(3), x(4), x(6); 0, 0, 1]; end ``` 注:代码中的可视化部分可以根据实际需求进行修改。

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