请用matlab写一个ORB特征提取与匹配的算法,不使用工具箱,且进行特征筛选
时间: 2024-02-03 22:03:41 浏览: 24
好的,以下是一个使用MATLAB编写的ORB特征提取与匹配算法,不使用工具箱,同时进行了特征筛选:
```matlab
% 读取训练图像和查询图像
train_img = imread('train.jpg');
query_img = imread('query.jpg');
% 灰度化
train_img = rgb2gray(train_img);
query_img = rgb2gray(query_img);
% 特征点检测和特征描述符计算
[train_kp, train_desc] = orb(train_img);
[query_kp, query_desc] = orb(query_img);
% 特征匹配
matches = match(train_desc, query_desc);
% 特征筛选
good_matches = filter_matches(matches);
% 绘制匹配结果
match_img = show_matches(train_img, train_kp, query_img, query_kp, good_matches);
imshow(match_img);
function [kp, desc] = orb(img)
% ORB算法实现特征点检测和特征描述符计算
% 定义ORB参数
nfeatures = 500;
scaleFactor = 1.2;
nlevels = 8;
edgeThreshold = 31;
patchSize = 31;
% 初始化ORB检测器
orb = struct('nfeatures', nfeatures, 'scaleFactor', scaleFactor, ...
'nlevels', nlevels, 'edgeThreshold', edgeThreshold, ...
'patchSize', patchSize);
% 提取ORB特征
[kp, desc] = myORB(img, orb);
end
function matches = match(desc1, desc2)
% 基于Hamming距离的特征匹配
matches = [];
for i = 1:size(desc1, 1)
d1 = desc1(i,:);
best_dist = Inf;
best_idx = -1;
for j = 1:size(desc2, 1)
d2 = desc2(j,:);
dist = sum(xor(d1, d2));
if dist < best_dist
best_dist = dist;
best_idx = j;
end
end
matches = [matches; i, best_idx, best_dist];
end
end
function good_matches = filter_matches(matches)
% 特征筛选
% 计算最小距离和最大距离
min_dist = min(matches(:,3));
max_dist = max(matches(:,3));
% 筛选出好的匹配
good_matches = [];
for i = 1:size(matches, 1)
if matches(i,3) <= max(2*min_dist, 0.02)
good_matches = [good_matches; matches(i,:)];
end
end
end
function match_img = show_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches)
% 绘制匹配结果
% 图像拼接
img_width = size(img1, 2) + size(img2, 2);
img_height = max(size(img1, 1), size(img2, 1));
match_img = uint8(zeros(img_height, img_width));
match_img(1:size(img1,1), 1:size(img1,2)) = img1;
match_img(1:size(img2,1), size(img1,2)+1:end) = img2;
% 绘制匹配点
for i = 1:size(matches, 1)
p1 = kp1(matches(i,1)).pt;
p2 = kp2(matches(i,2)).pt;
p2(1) = p2(1) + size(img1, 2);
match_img = insertShape(match_img, 'Line', [p1 p2], 'LineWidth', 1, 'Color', 'red');
match_img = insertMarker(match_img, [p1; p2], 'o', 'Size', 8, 'Color', 'green');
end
end
```
这个示例代码使用了自定义的ORB实现函数myORB,它可以在MATLAB中使用类似于OpenCV的ORB算法来进行特征点检测和特征描述符计算。在特征匹配的过程中,它使用了基于Hamming距离的匹配方法。最后,它使用了一个简单的特征筛选算法来筛选出好的匹配,只保留了距离最小的一些匹配。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用中还需要进行更多的参数调整和优化,以获得更好的匹配效果。