使用orb特征提取的图像拼接使用MATLAB2016b代码

以下是使用MATLAB 2016b实现基于ORB特征提取的图像拼接的代码示例：

% 读入待拼接的两张图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 将图像转为灰度图
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

% 使用ORB特征提取器提取关键点和描述子
orb_detector = vision.CascadeObjectDetector('ORB');
points1 = step(orb_detector, gray1);
points2 = step(orb_detector, gray2);
[features1, validPoints1] = extractFeatures(gray1, points1);
[features2, validPoints2] = extractFeatures(gray2, points2);

% 进行ORB特征点匹配
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);

% 剔除错误匹配点
matchedPoints1 = validPoints1(indexPairs(:, 1), :);
matchedPoints2 = validPoints2(indexPairs(:, 2), :);
[tform, inlierPoints1, inlierPoints2] = estimateGeometricTransform(matchedPoints1, matchedPoints2, 'affine');

% 变换待拼接图像
img1_transformed = imwarp(img1, tform);

% 将变换后的图像与原图进行拼接
img_panorama = imfuse(img1_transformed, img2, 'blend', 'Scaling', 'joint');

% 显示结果
imshow(img_panorama);

需要注意的是，MATLAB 2016b版本的ORB特征提取器是通过`vision.CascadeObjectDetector`类实现的，而不是直接使用`detectORBFeatures`函数。其他部分与MATLAB新版本的实现方式类似。