matlab图像匹配拼接完整代码

Matlab中进行图像匹配和拼接通常涉及到特征检测、匹配和图像融合等步骤。以下是一个简化的示例代码，用于使用SIFT（尺度不变特征变换）算法进行特征匹配，并使用imfuse函数进行图像拼接。请注意，这只是一个基础框架，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。

% 导入所需的库
import cvx.*
import feature.*
import vision.*

% 读取待匹配的两张图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_image1 = rgb2gray(image1);
gray_image2 = rgb2gray(image2);

% 初始化SIFT检测器
sift = vl_sift();

% 提取特征并计算描述符
[features1, ~] = detectAndCompute(gray_image1, sift);
[features2, ~] = detectAndCompute(gray_image2, sift);

% 匹配特征点
matcher = vl_ubcmatcher('Distance', 'L2');
matches = matchFeatures(features1, features2, matcher);

% 只保留那些足够接近的高质量匹配
ratio = 0.8;
goodMatches = matches(:, 1) & norm(features1(matches(:, 1), :)' - features2(matches(:, 2), :)) < ratio * max([size(features1, 2), size(features2, 2)]);

% 检查是否有足够的匹配来进行拼接
if size(goodMatches, 1) < 4
    disp('Not enough matches for stitching.');
    return;
end

% 选择匹配对的坐标
points1 = features1(goodMatches, :);
points2 = features2(goodMatches, :);

% 使用RANSAC进行模型估计（这里假设透视变换）
model = estimateGeometricTransform(points1, points2, 'estimateGeometricTransform', 'projective', 'ransac');

% 执行变换并将结果融合到主图上
warped_image2 = imwarp(image2, model, 'OutputView', size(gray_image1));
result = imfuse(image1, warped_image2, 'blend');

% 显示拼接后的图像
imshow(result);
title('Image Stitching Result');

%