将之前的代码改一下

以下是基于SIFT特征点匹配的MATLAB代码示例，用圆圈将匹配点圈起来，并且在每个匹配点处显示其对应的匹配分数：

% 读取待匹配的图像
im1 = imread('image1.jpg');
im2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
im1_gray = rgb2gray(im1);
im2_gray = rgb2gray(im2);

% 提取图像中的 SIFT 特征点和描述符
[f1, d1] = vl_sift(im1_gray);
[f2, d2] = vl_sift(im2_gray);

% 对两张图像中的特征点进行匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 获取匹配点对的坐标和匹配分数
matchedPoints1 = f1(1:2, matches(1, :))';
matchedPoints2 = f2(1:2, matches(2, :))';
matchScores = scores';

% 可视化匹配结果
figure;
imshow([im1 im2]);
hold on;
numMatches = size(matches, 2);
for i = 1:numMatches
    x1 = matchedPoints1(i, 1);
    y1 = matchedPoints1(i, 2);
    x2 = matchedPoints2(i, 1) + size(im1, 2);
    y2 = matchedPoints2(i, 2);
    plot([x1 x2], [y1 y2], 'LineWidth', 1, 'Color', 'y');
    plot(x1, y1, 'ro', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 5);
    plot(x2, y2, 'ro', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 5);
    text(x1, y1, num2str(matchScores(i)), 'Color', 'g');
end
hold off;
title('SIFT 特征点匹配结果');

上述代码中，在原有代码的基础上添加了一个 `matchScores` 变量，用于存储特征点匹配的分数。然后，在可视化匹配结果的过程中，使用 `text` 函数在每个匹配点处显示其对应的匹配分数。

需要注意的是，在 SIFT 特征点匹配算法中，匹配分数越大表示匹配越准确，因此在可视化匹配结果时，可以将匹配分数作为一个参考指标，帮助用户更好地理解匹配质量。