matable代码经RANSAC过滤的SIFT匹配来计算仿射变换,使用最近邻找到匹配
时间: 2024-03-24 16:37:00 浏览: 22
以下是使用MATLAB实现SIFT特征点匹配并使用RANSAC算法过滤后计算仿射变换矩阵的示例代码:
```matlab
% 读取两张待匹配的图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
% 创建SIFT对象
sift = cv.SIFT();
% 在两幅图像中提取SIFT特征点和描述符
[kp1, des1] = sift.detectAndCompute(img1);
[kp2, des2] = sift.detectAndCompute(img2);
% 使用最近邻匹配器进行特征点匹配
bf = cv.BFMatcher('NormType', 'Hamming');
matches = bf.match(des1, des2);
% 使用RANSAC算法过滤匹配点
good_matches = [];
for i = 1:length(matches)
if matches(i).distance < 0.7 * matches(i+1).distance
good_matches(end+1) = matches(i);
end
end
src_pts = [];
dst_pts = [];
for i = 1:length(good_matches)
src_pts(end+1,:) = kp1(good_matches(i).queryIdx+1).pt;
dst_pts(end+1,:) = kp2(good_matches(i).trainIdx+1).pt;
end
% 计算仿射变换矩阵
[M, inliers] = cv.estimateAffinePartial2D(src_pts, dst_pts, 'Method', 'Ransac');
disp(M); % 输出仿射变换矩阵
```
其中,`img1`和`img2`为待匹配的两张图像,使用SIFT算法提取每张图像中的特征点和描述符,然后使用最近邻匹配器进行特征点匹配,得到初始的匹配点列表`matches`。接着,使用RANSAC算法过滤掉一些误匹配点,得到最终的匹配点列表`good_matches`。最后,使用`cv.estimateAffinePartial2D`函数计算仿射变换矩阵`M`。