SLIC分块后进行sift特征提取matlab代码

以下是在MATLAB中使用VLFeat库实现SLIC分块和SIFT特征提取的代码示例：

% 加载图像
img = imread('test.jpg');

% SLIC分块
numSuperpixels = 200; % 设置块数
[labels, num] = vl_slic(im2single(img), sqrt(size(img,1)*size(img,2))/numSuperpixels, 2);

% 显示分块结果
figure;
imshow(vl_labels2rgb(labels));

% 提取SIFT特征
I = single(rgb2gray(img));
[f, d] = vl_sift(I, 'frames', vl_ertr(frames), 'orientations');

% 显示特征点
figure;
imshow(img);
h1 = vl_plotframe(frames);
set(h1, 'color', 'k', 'linewidth', 1);
h2 = vl_plotframe(frames);
set(h2, 'color', 'y', 'linewidth', 0.5);

注意：上述代码需要先安装VLFeat库。

相关问题

SLIC分块后进行sift特征提起

SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) 是一种基于 K-Means 聚类算法的图像分割方法，可以将图像分成具有相似颜色和纹理的区域。而 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 是一种经典的图像特征提取算法，可以提取出具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性的图像特征点。

将 SLIC 分块后，可以得到图像的不同区域。对于每个区域，可以使用 SIFT 算法提取出该区域内的关键点和描述符。这些描述符可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。

具体步骤如下：

1. 对图像进行 SLIC 分块，得到每个区块的位置和大小。

2. 对每个区块进行 SIFT 特征提取，得到该区块内的关键点和描述符。

3. 将所有区块的关键点和描述符合并，得到整个图像的 SIFT 特征。

4. 可以使用这些特征进行图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用。

slic分块后再提取sift特征点matlab

在 MATLAB 中，可以使用以下步骤来对图像进行 SLIC 分割并提取 SIFT 特征点：

1. 加载图像并将其转换为灰度图像。

   image = imread('image.jpg');
   gray_image = rgb2gray(image);

2. 对灰度图像进行 SLIC 分割。

   [labels, numLabels] = slicmex(uint8(gray_image), 100, 10);

这里的第一个参数是图像矩阵，第二个参数是期望的聚类数，第三个参数是超级像素大小。

3. 使用 vl_feat 库中的 `vl_sift` 函数提取每个超级像素块中的 SIFT 特征点。

   [~, descriptors] = vl_sift(single(gray_image), 'frames', get_sift_frames(labels));

这里的 `get_sift_frames` 函数用于获取每个超级像素块的中心点坐标作为 SIFT 特征点的位置。

   function frames = get_sift_frames(labels)
     numLabels = max(max(labels));
     [rows, cols] = size(labels);
     frames = [];
     for i = 1:numLabels
         [r, c] = find(labels == i);
         if isempty(r)
             continue;
         end
         center_row = round(mean(r));
         center_col = round(mean(c));
         frames(:, end+1) = [center_col; center_row; 10; 0];
     end
   end

4. 可以根据需要对特征点进行进一步的筛选和处理。

   % 例如，可以根据特征点响应值进行筛选
   [f, d] = vl_sift(single(gray_image), 'frames', get_sift_frames(labels), 'PeakThresh', 5);

这里的 `PeakThresh` 参数用于控制特征点响应值的阈值。