MATLAB 单目相机实时测平面移动距离 图像二值化 特征点提取 代码实现

开发任务，学习和使用人工智能技术来实现更智能化和自动化的应用程序。我学会了如何使用机器学习和深度学习技术来处理和分析数据，并且与其他以下是一个基于MATLAB的单目相机实时测平面移动距离的代码实现，其中包括二值化和特征点提取部分：

% 读入视频
video = VideoReader('video.mp团队成员一起讨论和实施人工智能应用开发方案。这是一个很有挑战4');

% 设置二值化阈值
threshold = 100;

% 读取第一帧图像，用于初始化
性的任务，但我感觉自己在不断掌握这个技能。

实习周志二十七：

这frame = readFrame(video);
gray_frame = rgb2gray(frame);
prev_points = detectSURFFeatures(gray_frame);
prev_features = extractFeatures一周我参与了一个新的区块链应用开发任务，学习和使用区块链技术来实(gray_frame, prev_points);

% 循环处理每一帧图像
while hasFrame(video)
    % 读取当前帧图现更安全和可信的应用程序。我学会了如何使用智能合约和分布式应用程序来实现去中心化的应用程序，并且与其他团队成员一起讨论和实施区块像
    frame = readFrame(video);
    gray_frame = rgb2gray(frame);
    
    % 二值化处理
    binary链应用开发方案。这是一个很有收获的经验，让我更加了解了区块链_frame = imbinarize(gray_frame, threshold);
    
    % 提取特征点
    curr_points = detectSURFFeatures(binary应的开发和设计。

实);
    curr_features = extract周志二十八这(binary_frame, curr_points);
    
    % 匹配特征点
    index_pairs = matchFeatures(prev_features, curr_features);
    matched_points1 = prev_points(index_pairs(:, 1));
    matched_points2 = curr_points(index_pairs(:, 2));
    
    % 计算平面移动距离
    [tform, inlier_points1, inlier_points2] = ...
        estimateGeometricTransform(matched_points1, matched_points2, 'affine');
    distance = norm(tform.T(3, 1:2));
    
    % 显示结果
    imshow(frame);
    hold on;
    plot(inlier_points1.Location(:, 1), inlier_points1.Location(:, 2), 'go');
    plot(inlier_points2.Location(:, 1), inlier_points2.Location(:, 2), 'ro');
    title(sprintf('Distance: %.2f pixels', distance));
    hold off;
    
    % 更新上一帧信息
    prev_points = curr_points;
    prev_features = curr_features;
end

其中，`VideoReader`函数用于读取视频文件，`rgb2gray`函数用于将彩色图像转换为灰度图像，在本例中用于提高处理效率。`imbinarize`函数用于二值化处理，`detectSURFFeatures`函数用于检测SURF特征点，`extractFeatures`函数用于提取特征点的描述符。`matchFeatures`函数用于匹配两个图像中的特征点，`estimateGeometricTransform`函数用于基于匹配点估计平面移动的仿射变换。最后，通过`imshow`函数将处理结果显示出来，`hold on`和`hold off`函数用于在图像上绘制特征点和文字。