请写一个完整的MATLAB的ORB特征提取代码示例，不使用工具箱

以下是一个简单的MATLAB ORB特征提取代码示例，不使用任何工具箱：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义ORB参数
num_features = 500;  % 提取特征点的数量
scale_factor = 1.2;  % 金字塔尺度因子
num_octaves = 10;    % 金字塔层数
num_scales = 6;      % 每层金字塔的尺度数量

% 初始化ORB算法
orb = ORB(num_features, scale_factor, num_octaves, num_scales);

% 提取图像中的ORB特征
kp = orb.detect(gray_img);

% 计算ORB描述符
descriptors = orb.compute(gray_img, kp);

% 可视化特征点
imshow(img);
hold on;
plot(kp(:,1), kp(:,2), 'r*');
hold off;

需要注意的是，上述代码中的`ORB`类需要自己实现。可以参考ORB算法的原始论文，或者查找网上已经实现好的ORB算法的MATLAB代码，进行修改和调试。

相关问题

请写一个完整的MATLAB的ORB特征提取代码示例

以下是一个完整的MATLAB的ORB特征提取代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图
if size(img,3) == 3
    img = rgb2gray(img);
end

% 创建ORB特征检测器对象
detector = vision.BinaryFeatures('FeatureType', 'ORB');

% 提取ORB特征
features = detector(img);

% 显示提取的ORB特征
imshow(img);
hold on;
plot(features.Location(:,1), features.Location(:,2), 'g*');

在这个示例中，我们首先读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们创建了一个ORB特征检测器对象，并使用它来提取图像中的ORB特征。最后，我们在原始图像上显示了这些特征点。

需要注意的是，这个示例中使用的是MATLAB的计算机视觉工具箱中的ORB特征检测器对象。如果您没有安装该工具箱，则需要先安装它才能运行这个示例。

MATLAB的ORB特征提取代码示例

以下是MATLAB中使用ORB算法进行特征提取的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 创建ORB特征提取器
orbDetector = cv.ORB();

% 检测图像中的关键点和描述符
[keypoints, descriptors] = orbDetector.detectAndCompute(grayImg, 'Mask', []);

% 可视化关键点
imgKeypoints = cv.drawKeypoints(img, keypoints, 'Color', [0 255 0], 'DrawRichKeypoints', true);

% 显示结果
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(imgKeypoints);
title('ORB特征提取结果');

需要注意的是，上述代码需要使用Computer Vision Toolbox中的cv库，因此在运行之前需要先安装该工具箱。