图 3：您将使用 RANSAC过滤的SIFT匹配来计算仿射变换。蓝色：异常值;橙色：内衬;红色：转换后的模板的边界。（注）从这一点来看，您不能使用 VLFeat 提供的任何功能。噪声SIFT匹配可以通过RANSAC通过仿射变换进行滤波，如图3所示。函数 [A] = AlignImageUsingFeature（x1， x2， ransac_thr， ransac_iter） 输入：x1 和 x2 是对应集（n × 2 个矩阵）。ransac_thr和ransac_iter是 RANSAC 的错误阈值和迭代次数。输出：3 × 3 仿射变换。描述：仿射变换会将 x1 变换为 x2，即 x2 = Ax1。您可以可视化转换后的模板的内在值和边界，以验证您的实现。

是的，图 3 显示了使用 RANSAC 过滤的 SIFT 匹配计算仿射变换的过程和结果。蓝色点表示异常值，橙色点表示内值，红线表示转换后的模板的边界。函数 [A] = AlignImageUsingFeature(x1, x2, ransac_thr, ransac_iter) 接受 x1 和 x2 作为输入，它们是对应集（n × 2 个矩阵），并使用 RANSAC 过滤的 SIFT 匹配计算仿射变换矩阵。参数 ransac_thr 和 ransac_iter 分别是 RANSAC 的错误阈值和迭代次数。输出是一个 3 × 3 仿射变换矩阵 A，其中仿射变换将变换 x1 到 x2，即 x2 = Ax1。最后，您可以可视化转换后的模板的内在值和边界，以验证您的实现。