% 读取图像 I = imread('errorlena1.jpg'); % 获取图像的灰度共生矩阵特征 [state, per_state] = get_stats(I); % 提取对比度、能量、相关性和熵 contrast = per_state(1); energy = per_state(2); correlation = per_state(3); entropy_value = per_state(5); % 计算复杂度 complexity = entropy_value + contrast - energy - correlation; % 计算K值(向上取整) K = ceil((size(I, 1) + size(I, 2)) * complexity / 2); % 显示结果 disp('图像的灰度共生矩阵特征和K值:'); disp(['对比度: ', num2str(contrast)]); disp(['能量: ', num2str(energy)]); disp(['相关性: ', num2str(correlation)]); disp(['熵: ', num2str(entropy_value)]); disp(['复杂度: ', num2str(complexity)]); disp(['K值: ', num2str(K)]); figure, imshow(I); numSegments = K; % 指定的分割块数 s = floor(sqrt(size(I, 1) * size(I, 2) / numSegments)); % 计算每个块的大小 errTh = 10^-2; wDs = 0.5^2; Label = SLIC(I, s, errTh, wDs); % 显示轮廓 marker = zeros(size(Label)); [m, n] = size(Label); for i = 1:m for j = 1:n top = Label(max(1, i-1), j); bottom = Label(min(m, i+1), j); left = Label(i, max(1, j-1)); right = Label(i, min(n, j+1)); if ~(top == bottom && bottom == left && left == right) marker(i, j) = 1; end end end figure, imshow(marker); color=I2;%1\ if size(size(color),2)==3 im=rgb2gray(color); else im=color; end im=single(im); [f,d] = vl_sift(im) ; pos=f(1:2,:)'; scale=f(3,:)'; descr=double(d'); count=size(descr,1); %特征点个数 S=[]; D=[]; color=double(color); for i=1:size(descr,1) %所有特征点循环 k=1; distance=zeros(1,(size(descr,1))); for j=1:size(descr,1) distance(k)=norm(descr(i,:)-descr(j,:)); k=k+1; end [distance,position]=sort(distance); m=distance(2)/distance(3); if (m<0.3) S=[S;pos(i,:)]; D=[D;pos(position(2),:)]; end end correctPoints = ransac_stitch(S(:,1),S(:,2),D(:,1),D(:,2)); figure,imshow(color/256); hold on; for i = 1: size(S,1) % Rif find(correctPoints(:)==i) line([S(i,1),D(i,1)], ... [S(i,2),D(i,2)], 'Color', 'g','LineWidth',2); % end end %plot(pos(:,1)',pos(:,2)','*'); plot(S(:,1)',S(:,2)','*'); plot(D(:,1)',D(:,2)','*'); hold off; match=size(S,1); toc;
时间: 2024-04-13 08:25:09 浏览: 10
这段代码的功能是对输入的图像进行一系列处理和分析。以下是对代码的分析:
1. 读取图像:使用`imread`函数读取名为'errorlena1.jpg'的图像,并将其存储在变量`I`中。
2. 获取图像的灰度共生矩阵特征:调用`get_stats`函数,将图像`I`作为参数传递,并将返回的结果存储在`state`和`per_state`变量中。
3. 提取对比度、能量、相关性和熵:从`per_state`中提取出对比度、能量、相关性和熵的值,分别存储在`contrast`、`energy`、`correlation`和`entropy_value`变量中。
4. 计算复杂度:根据对比度、能量、相关性和熵的值计算复杂度,并将结果存储在`complexity`变量中。
5. 计算K值:根据图像的行数和列数以及复杂度计算K值,并将结果向上取整后存储在`K`变量中。
6. 显示结果:使用`disp`函数显示图像的灰度共生矩阵特征和K值。
7. 显示图像:使用`imshow`函数显示图像`I`。
8. 分割图像:根据K值将图像分割为指定的块数,并将分割结果存储在变量`Label`中。
9. 显示轮廓:根据分割结果,计算每个像素的上下左右四个方向的像素值,并将不相等的像素标记为轮廓,结果存储在变量`marker`中。
10. 显示轮廓图像:使用`imshow`函数显示轮廓图像`marker`。
11. 处理特征点匹配:根据输入图像`color`的通道数进行灰度处理,将图像转换为单通道灰度图,并将其存储在`im`变量中。
12. 使用SIFT算法提取特征点:使用`vl_sift`函数提取图像`im`中的SIFT特征点,将特征点的位置、尺度和描述子分别存储在变量`f`、`d`中。
13. 初始化变量:初始化变量`S`和`D`用于存储有效的特征点位置信息。
14. 特征点匹配:对每个特征点进行循环,计算当前特征点与其他特征点之间的欧氏距离,并根据距离的比值进行阈值判断,将满足条件的特征点位置存储在`S`和`D`中。
15. 使用RANSAC算法进行特征点匹配:调用`ransac_stitch`函数,传入特征点的位置信息,进行RANSAC算法进行特征点的配准,将输出结果存储在`correctPoints`中。
16. 显示结果:使用`imshow`函数显示彩色图像`color`。
17. 绘制特征点匹配线段:根据特征点的位置信息,使用`line`函数绘制特征点之间的匹配线段。
18. 绘制特征点:使用`plot`函数绘制特征点的位置。
19. 结束计时器:使用`toc`函数记录代码执行的时间。
以上是对给定代码的简要分析。如果您有任何进一步的问题,请随时提问。