特征点提取与匹配matlab代码

特征点提取和匹配是计算机视觉中常用的技术，特别是在图像处理和目标识别领域。在MATLAB中，可以利用其强大的图像处理库来实现这一过程，通常会使用SURF (Speeded Up Robust Features) 或 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 等算法。以下是一个简单的SIFT特征提取和匹配的例子：

% 导入必要的库
addpath('toolbox/vlfeat'); % 如果你还没有安装vlfeat工具箱

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

% 初始化SIFT检测器
sift = vl_sift;

% 提取特征并描述符
[features1, descriptors1] = detectAndCompute(img1, sift);
[features2, descriptors2] = detectAndCompute(img2, sift);

% 匹配描述符
matcher = vl_ubcmatching;
matches = matcher(descriptors1, descriptors2);

% 可视化匹配结果
figure;
imds = vision.Datastore(features1);
matchPairs = imds.getMatches(matches);
drawMatches(img1, img2, features1(matchPairs(:,1)), features2(matchPairs(:,2)));

% 选择可靠的匹配
goodPairs = matchPairs(:, [1 2]);
% ...

% 对于实际应用，可能还需要进一步处理，比如RANSAC剔除错误匹配等