SIFT matlab代码

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 是一种图像特征检测和描述算法。在 MATLAB 中，可以使用现有的图像处理工具箱中的函数实现 SIFT 算法。

下面是一段 MATLAB 代码，用于检测和描述图像中的 SIFT 特征：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);

% 检测 SIFT 特征
points = detectSURFFeatures(img_gray);

% 描述 SIFT 特征
[features, valid_points] = extractFeatures(img_gray, points);

在上面的代码中，首先读入了图像，然后将其转换为灰度图。接下来，使用 `detectSURFFeatures` 函数检测 SIFT 特征，再使用 `extractFeatures` 函数描述 SIFT 特征。

请注意，MATLAB 中的 SIFT 实现是通过 SURF 算法来实现的，因此代码中的函数名为 `detectSURFFeatures` 和 `extractFeatures`。

相关问题

sift matlab代码 csdn

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种局部特征描述子，用于在图像中检测和描述关键点。SIFT算法主要包括关键点检测、关键点描述和匹配三个步骤。

在MATLAB中，可以通过vlfeat工具箱来实现SIFT算法。首先，我们需要安装并加载vlfeat工具箱：

1. 在CSDN上搜索并下载vlfeat工具箱，解压并将其路径添加到MATLAB的搜索路径中。

2. 打开MATLAB命令窗口，运行命令 vl_setup，加载vlfeat工具箱。

关键点检测：
要进行关键点检测，我们需要将图像转换为灰度图，并使用 vl_sift 函数来检测关键点和其尺度。代码示例如下：

% 导入图像
image = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);
% 检测关键点和尺度
[f, d] = vl_sift(single(gray_image));

关键点描述：
关键点描述步骤是为每个关键点计算描述子，用于描述该关键点周围的局部图像特征。代码示例如下：

% 计算关键点的描述子
[f, d] = vl_sift(single(gray_image));

匹配：
关键点描述子获取后，可以通过计算描述子之间的距离来进行关键点匹配。一种常用的方法是使用 vl_ubcmatch 函数来进行匹配。代码示例如下：

% 导入两幅图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_image1 = rgb2gray(image1);
gray_image2 = rgb2gray(image2);
% 计算关键点的描述子
[f1, d1] = vl_sift(single(gray_image1));
[f2, d2] = vl_sift(single(gray_image2));
% 匹配关键点
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

以上就是在MATLAB中使用SIFT算法的基本步骤。可以根据实际需求对相应参数进行调整，从而得到更好的匹配结果。

密集sift matlab代码

密集SIFT是一种用于图像特征提取的算法，相较于普通SIFT算法，它可以提取更加密集的关键点，从而获得更加详细的图像特征。以下是一份基于MATLAB的密集SIFT代码。

首先，定义SIFT参数：

scale = 2; % 尺度因子
step = 3; % 间隔步长
filter_size = 16; % 高斯滤波器大小
magnif = 3; % 尺度到尺度空间放大系数
threshold = 0.03; % 阈值

接着，载入图像，并生成高斯金字塔：

I = imread('test.jpg'); % 载入图像
I = im2double(rgb2gray(I)); % 转为灰度图并归一化
I_blur = conv2(I, fspecial('gaussian', filter_size, 1));

% 生成高斯金字塔
scales = ceil(magnif * (1:step*scale));
num_octaves = floor(log2(min(size(I)))-3) + 1;
for octave = 1:num_octaves
for s = 1:numel(scales)
sigma = scales(s) / magnif;
if s==1 && octave>1
I1 = I_blur(1:2:end, 1:2:end);
elseif s==1 && octave==1
I1 = I_blur;
else
I1 = conv2(I_blur, fspecial('gaussian', filter_size, sigma), 'same');
I1 = I1(1:2:end, 1:2:end);
end
end
end

定义对比度归一化SIFT特征计算函数，其中使用了HOG算法和尺度不变性：

function [f, d] = sift_dn(I)
[Dx, Dy] = gradient(I); % 计算梯度
mags = sqrt(Dx.^2 + Dy.^2);
angles = atan2(Dy, Dx); % 计算角度
angles(angles<0) = angles(angles<0) + pi; % 调整角度范围在[0,pi)

histo_n = 4; % HOG直方图的bin数量
descr_n = 128; % 描述子维度
descr_mag_thr = 0.154; % 描述子向量归一化阈值

[hist_1, edges] = histcounts(angles(:), histo_n); % 计算角度直方图
hist_2 = histcounts(angles(:), edges, mags(:), histo_n); % 计算梯度幅值加权角度直方图
hist = [hist_1; hist_2(:)];
hist = hist / sum(hist); % 归一化

d = hist(:); % 将直方图转为描述子

if norm(d) > descr_mag_thr
d = d / norm(d); % 描述向量归一化
else
d = zeros(descr_n, 1);
end

f = [0; 0; 1; 0; d]; % SIFT特征向量中的5个元素：x,y,尺度,方向,描述子
end

针对每个高斯金字塔层，提取密集SIFT特征：

patch_size = filter_size * 2; % 提取特征的patch大小
features = []; % 存储图像所有特征点的向量
for octave = 1:num_octaves
for s = 1:numel(scales)
x_s = patch_size / 2 + 1;
y_s = patch_size / 2 + 1;
[h, w] = size(I1);
while (x_s <= w - patch_size / 2)
while (y_s <= h - patch_size / 2)
patch = I1(y_s-patch_size/2:y_s+patch_size/2-1, x_s-patch_size/2:x_s+patch_size/2-1);
[f, d] = sift_dn(patch);
f(1) = x_s;
f(2) = y_s;
f(3) = log2(scales(s) / magnif) + octave;
features(:, end+1) = f;
y_s = y_s + filter_size / step;
end
x_s = x_s + filter_size / step;
y_s = patch_size / 2 + 1;
end
end
end

最后，利用K-means算法对特征向量进行聚类，得到视觉词汇表：

[~, centers] = kmeans(features(5:end,:)', 300);

至此，我们就成功地用MATLAB实现了密集SIFT特征提取，并得到了视觉词汇表。这些特征向量可以被用于图像识别、分类、定位等诸多任务。