单目视觉测距matlab特征点识别和匹配

单目视觉测距需要通过特征点识别和匹配来实现。以下是一个简单的单目视觉测距matlab程序的示例代码，其中包含了特征点识别和匹配的过程。

% 加载图片
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 特征点检测和描述
points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img1));
points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img2));

[features1, valid_points1] = extractFeatures(rgb2gray(img1), points1);
[features2, valid_points2] = extractFeatures(rgb2gray(img2), points2);

% 特征点匹配
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);

matchedPoints1 = valid_points1(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = valid_points2(indexPairs(:, 2));

% 计算基础矩阵
[fMatrix, epipolarInliers, status] = estimateFundamentalMatrix(...
  matchedPoints1, matchedPoints2, 'Method', 'RANSAC', ...
  'NumTrials', 10000, 'DistanceThreshold', 0.1, 'Confidence', 99.99);

% 计算本质矩阵
intrinsics = cameraIntrinsics([fx, fy], [cx, cy], size(img1)[1 2]);
[t1, t2, rotationMatrix, newOrigin] = relativeCameraPose(fMatrix, intrinsics, ...
  matchedPoints1(epipolarInliers), matchedPoints2(epipolarInliers));

% 计算距离
baseline = norm(t2 - t1);
distance = fx * baseline / object_pixel_width;

% 输出结果
fprintf('物体距离为：%f米\n', distance);

这个例子中使用了SURF特征点检测和描述，然后使用基础矩阵和本质矩阵计算了相机的位姿，从而得到了距离。实际应用中，还需要进行更多的处理和算法来提高精度。