给出SIFT+RANSAC的matlab代码

在MATLAB中，SIFT（尺度不变特征变换）和RANSAC（随机抽样一致性）通常一起使用来进行物体定位或配准。以下是一个简单的示例，展示了如何结合SIFT特征提取和RANSAC算法来寻找两个图像中的对应点：

% 加载库
if ~exist('imtool', 'file')
    addpath('/Applications/MATLAB_R2022a/toolbox/vision/');
end

% 读取图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% SIFT特征提取
sift = vision.SIFT();
[features1, locations1] = extractFeatures(img1, sift);
[features2, locations2] = extractFeatures(img2, sift);

% 匹配特征
indexMatcher = vl_ubcmatcher('RatioTest', 0.8); % 使用比率测试匹配
matches = indexMatcher(features1, features2);

% RANSAC配准
matchPairs = matchpairs(locations1, locations2, 'SortBy', 'Distance'); % 按照距离排序
[R, t, inliers] = ransacMatch(matchPairs, locations1, locations2); % RANSAC算法计算变换

% 可视化结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshowpair(img1, img2, 'montage');
hold on;
scatter(locations1(inliers, 1), locations1(inliers, 2), 'r', 'filled');
title('Matched Points (Inliers)');

subplot(1, 2, 2);
imshow(imwarp(img2, R, 'OutputView', imref2d(size(img1))));
title('Aligned Image');

% 函数rancsamMatch自定义实现
function [R, t, inliers] = ransacMatch(matchPairs, loc1, loc2)
    % ... 用上面给出的ransacFit函数替换这里
    % 简单来说，你需要根据匹配对创建样本点对，然后运行RANSAC算法找出最佳变换
end

这段代码首先提取了两个图像的SIFT特征，然后通过比率测试找到匹配。接下来，使用自定义的`ransacMatch`函数（这里省略了，参考前面提供的`ransacFit`）进行RANSAC配准，得到最终的变换矩阵R和位移向量t。