clc; clear; tic; color=imread('errorlena1.jpg');%1\ if size(size(color),2)==3 im=rgb2gray(color); else im=color; end im=single(im); [f,d] = vl_sift(im) ; pos=f(1:2,:)'; scale=f(3,:)'; descr=double(d'); count=size(descr,1); %特征点个数 S=[]; D=[]; color=double(color); for i=1:size(descr,1) %所有特征点循环 k=1; distance=zeros(1,(size(descr,1))); for j=1:size(descr,1) distance(k)=norm(descr(i,:)-descr(j,:)); k=k+1; end [distance,position]=sort(distance); m=distance(2)/distance(3); if (m<0.3) S=[S;pos(i,:)]; D=[D;pos(position(2),:)]; end end correctPoints = ransac_stitch(S(:,1),S(:,2),D(:,1),D(:,2)); figure,imshow(color/256); hold on; for i = 1: size(S,1) % Rif find(correctPoints(:)==i) line([S(i,1),D(i,1)], ... [S(i,2),D(i,2)], 'Color', 'g','LineWidth',2); % end end %plot(pos(:,1)',pos(:,2)','*'); plot(S(:,1)',S(:,2)','*'); plot(D(:,1)',D(:,2)','*'); hold off; match=size(S,1); toc;
时间: 2023-10-01 17:05:45 浏览: 37
这段代码是用于图像特征匹配的。它使用了SIFT算法来检测图像中的特征点,并通过计算特征点之间的距离来进行匹配。具体步骤如下:
1. 读取图像并将其转换为灰度图像(如果是彩色图像)。
2. 使用VLFeat工具包中的vl_sift函数检测图像中的SIFT特征点,并计算每个特征点的描述子。
3. 循环遍历所有特征点,计算其与其他特征点之间的距离。
4. 对距离进行排序,并选择距离比例小于0.3的特征点对。
5. 使用RANSAC算法对选定的特征点对进行拟合,得到正确的匹配点。
6. 在原始图像上绘制匹配线。
最后,代码输出匹配的特征点数量并计算代码运行时间。
相关问题
请以解决多AGV路径规划为目的改进下面的代码% D*Lite: Path Planning Algorithm - MATLAB % Main code for running the algorithm. % Morteza Haghbeigi, m.haghbeigi@gmail.com % Initialization clc clear close %% settings Model.expandMethod = 'random'; % random or heading 随机走还是先向上走 Model.distType = 'manhattan'; % euclidean or manhattan; Model.adjType = '4adj'; % 4adj or 8adj %% Create Map and Model by User 按用户创建地图模型 % createModelBaseEmpty createModelBase Model=createModelBase(Model); Model=createModelDstarLite(Model); %% # optimal path by Astar A星算法下的最优路径 tic [Model, Path] = myDstarLite(Model); Sol = Path; Sol.pTime = toc; Sol.cost = costL(Sol.coords); Sol.smoothness = smoothness(Sol.coords); % [Sol.cost, Sol.solChar]= costLinear(Model, Sol.coords); %% display data and plot solution disp(['process time for path= ' num2str(Sol.pTime)]) disp(Sol) plotModel(Model) plotSolution(Sol.coords, []) % plotAnimation2(Sol.coords) %% clear temporal data clear adj_type dist_type
首先,需要明确多AGV路径规划的具体要求和限制,包括AGV数量、起点和终点位置、地图信息等。然后根据这些要求和限制,将当前代码进行改进,使其可以解决多AGV路径规划问题。
具体改进建议如下:
1. 修改地图模型:在当前代码的基础上,需要增加AGV的位置和状态信息,包括每个AGV的当前位置、目标位置和运动状态等。可以采用二维数组或者结构体等方式进行存储。
2. 修改路径搜索算法:由于需要考虑多个AGV的运动,因此需要修改路径搜索算法,使其可以同时搜索多个AGV的路径,并且保证路径不重叠、不冲突。可以采用扩展D*算法等高效的路径搜索算法进行改进。
3. 增加路径规划策略:在多AGV路径规划中,需要考虑到不同AGV之间的协同和调度,以最小化路径长度、时间等指标。可以采用基于协同优化的路径规划策略,如集中式、分布式、协作式等方式进行改进。
4. 增强可视化功能:为了方便用户进行路径规划和调试,需要增强可视化功能,如增加AGV的图标、路径的颜色、动画展示等,使用户可以直观地了解路径规划的结果和过程。
综上所述,针对多AGV路径规划问题,需要对当前代码进行全面的改进和优化,以提高路径规划的效率和准确性。
clc; clear;%% 1. 信源 bits = randi([0,1],1,1000); % 生成随机的比特序列%% 2. 扩频% 生成Walsh函数 N = 8; walshMat = hadamard(N); walshSeq = walshMat(1,:);% 生成扩频码 spreadCode = repmat(walshSeq,1,length(bits)/N);% 扩频 spreadBits = bits.*spreadCode;%% 3. 信道% 添加高斯白噪声 SNRdB = 0:2:16; SNR = 10.^(SNRdB/10); for i = 1:length(SNR) noiseVar = 1/SNR(i); noise = sqrt(noiseVar)*randn(1,length(spreadBits)); channelOut = spreadBits + noise; %% 4. 解扩 % 解扩 despreadBits = channelOut./spreadCode; despreadBits(isnan(despreadBits)) = 0; %% 5. 信宿 % BPSK调制 modSignal = 1-2*despreadBits; % 接收滤波器 b = ones(1,N); a = 1; rxSignal = filter(b,a,modSignal); %% 6. BER-SNR曲线 % 计算误码率 err = sum(rxSignal<0) + sum(rxSignal>0); % 统计错误比特数 ber(i) = err/length(bits); % 计算误码率 % 绘制BER-SNR曲线 semilogy(SNRdB,ber,'-*'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title('BER-SNR曲线'); grid on; hold on; ,优化代码
以下是优化后的代码:
clc;
clear;
%% 1. 信源
bits = randi([0,1],1,1000); % 生成随机的比特序列
%% 2. 扩频
% 生成Walsh函数
N = 8;
walshMat = hadamard(N);
walshSeq = walshMat(1,:);
% 生成扩频码
spreadCode = repmat(walshSeq,1,length(bits)/N);
% 扩频
spreadBits = bits.*spreadCode;
%% 3. 信道
% 添加高斯白噪声
SNRdB = 0:2:16;
SNR = 10.^(SNRdB/10);
for i = 1:length(SNR)
% 计算噪声方差
noiseVar = 1/SNR(i);
% 生成噪声
noise = sqrt(noiseVar)*randn(1,length(spreadBits));
% 信道传输
channelOut = spreadBits + noise;
%% 4. 解扩
% 解扩
despreadBits = channelOut./spreadCode;
despreadBits(isnan(despreadBits)) = 0;
%% 5. 信宿
% BPSK调制
modSignal = 1-2*despreadBits;
% 接收滤波器
b = ones(1,N);
a = 1;
rxSignal = filter(b,a,modSignal);
%% 6. BER-SNR曲线
% 计算误码率
err = sum(rxSignal~=bits); % 统计错误比特数
ber(i) = err/length(bits); % 计算误码率
end
% 绘制BER-SNR曲线
semilogy(SNRdB,ber,'-*');
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
title('BER-SNR曲线');
grid on;
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