给出控制点坐标的情况下,用MATLAB提取两张不同角度原始影像的控制点并编号的代码
时间: 2023-05-24 07:06:16 浏览: 102
由于本题不提供具体的控制点坐标和影像数据,因此我们无法给出完整的代码。但是,我们可以提供一些思路和参考代码供您参考。
思路:
为了提取两张不同角度原始影像的控制点并进行编号,我们需要做以下几个步骤:
1. 读取两张原始影像并进行预处理,例如灰度化、二值化、边缘检测等操作,以便后续的控制点提取和匹配。
2. 对于每张影像,使用图像处理算法提取出其中的控制点,并计算每个控制点的坐标。
3. 对于两张影像中提取出的控制点,利用匹配算法进行对应点的匹配,即将两张影像中的相同控制点进行配对。
4. 对于匹配的控制点,给它们分别进行编号,以便后续的标注和应用。
参考代码:
下面是一个基于MATLAB的示例代码,它演示了如何读取两张原始影像、提取它们的控制点、进行匹配和编号。这段代码主要借助了MATLAB中的图像处理和计算几何工具箱,因此需要先安装和加载这些工具箱。
% 读取两张原始影像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');
% 对影像进行预处理
I1_gray = rgb2gray(I1);
I2_gray = rgb2gray(I2);
I1_edge = edge(I1_gray, 'Canny');
I2_edge = edge(I2_gray, 'Canny');
% 提取影像1中的控制点
[I1_blobs, I1_num] = bwlabel(I1_edge);
I1_stats = regionprops(I1_blobs, 'Area', 'Centroid');
I1_contpts = cat(1, I1_stats.Centroid);
I1_contpts = round(I1_contpts);
% 提取影像2中的控制点
[I2_blobs, I2_num] = bwlabel(I2_edge);
I2_stats = regionprops(I2_blobs, 'Area', 'Centroid');
I2_contpts = cat(1, I2_stats.Centroid);
I2_contpts = round(I2_contpts);
% 进行控制点的匹配
I_contpts_pair = matchContPts(I1_contpts, I2_contpts);
% 给匹配的控制点进行编号
num_contpts = size(I_contpts_pair, 1);
I1_contpts_num = (1:num_contpts)';
I2_contpts_num = (1:num_contpts)';
I1_contpts_num(I_contpts_pair(:,1) == 0) = [];
I2_contpts_num(I_contpts_pair(:,2) == 0) = [];
% 显示匹配的控制点
figure;
imshowpair(I1, I2, 'montage');
hold on;
size1 = size(I1, 2);
for i = 1:num_contpts
if I_contpts_pair(i,1) > 0 && I_contpts_pair(i,2) > 0
plot([I1_contpts(i,1),I2_contpts(i,1)+size1],...
[I1_contpts(i,2),I2_contpts(i,2)], 'g');
text(I1_contpts(i,1), I1_contpts(i,2), num2str(I1_contpts_num(i)));
text(I2_contpts(i,1)+size1, I2_contpts(i,2), num2str(I2_contpts_num(i)));
end
end
% 匹配控制点的函数
function contpts_pair = matchContPts(contpts1, contpts2)
% 计算两组控制点之间的距离矩阵
num1 = size(contpts1, 1);
num2 = size(contpts2, 1);
dist_mat = zeros(num1, num2);
for i = 1:num1
for j = 1:num2
dist_mat(i,j) = norm(contpts1(i,:) - contpts2(j,:));
end
end
% 通过计算距离矩阵得到匹配控制点的编号对
contpts_pair = zeros(num1, 2);
for i = 1:num1
min_dist = min(dist_mat(i,:));
if min_dist < 10 % 10为阈值,可根据实际情况调整
[min_idx_row, min_idx_col] = find(dist_mat == min_dist, 1);
contpts_pair(i,:) = [min_idx_row, min_idx_col];
end
end
end
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