使用经RANSAC过滤的SIFT匹配来计算仿射变换。 %蓝色:离群点;橙色:内点;红色:变换后模板的边界。 %(注意)从此时起,您不能再使用VLFeat提供的任何函数。 %可以使用仿射变换通过RANSAC过滤嘈杂的SIFT匹配
时间: 2024-03-24 12:35:40 浏览: 44
仿射变换
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好的,以下是使用经RANSAC过滤的SIFT匹配来计算仿射变换的MATLAB代码,同时将内点和离群点可视化:
```matlab
% 读取图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');
% 计算SIFT特征
[f1, d1] = vl_sift(single(rgb2gray(I1)));
[f2, d2] = vl_sift(single(rgb2gray(I2)));
% 特征匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);
X1 = f1(1:2, matches(1,:))';
X2 = f2(1:2, matches(2,:))';
% 使用RANSAC过滤噪声点
[tform, inlierIdx] = estimateGeometricTransform(X1, X2, 'affine', 'MaxDistance', 10);
% 可视化结果
figure;
showMatchedFeatures(I1, I2, X1(inlierIdx,:), X2(inlierIdx,:),'montage');
title('Inlier Matches');
figure;
showMatchedFeatures(I1, I2, X1(~inlierIdx,:), X2(~inlierIdx,:),'montage');
title('Outlier Matches');
figure;
J = imwarp(I1,tform);
imshowpair(J, I2, 'blend');
title('Warped Image');
```
在上面的代码中,我们首先使用`vl_sift`函数计算了两个图像的SIFT特征。然后,我们使用`vl_ubcmatch`函数计算这些特征之间的匹配。接下来,我们将匹配点传递给MATLAB内置的`estimateGeometricTransform`函数,使用RANSAC过滤噪声点并计算仿射变换。最后,我们使用`showMatchedFeatures`函数和`imshowpair`函数可视化结果,以查看内点和离群点的分布以及变换后的图像。
值得注意的是,我们在代码中使用了MATLAB内置的`estimateGeometricTransform`函数,而没有使用VLFeat库中的函数。这是因为在本例中,我们只需要计算仿射变换,而MATLAB内置的函数已经可以很好地完成这个任务。如果您需要使用其他类型的变换,或者需要更多的灵活性和控制权,那么您可能需要使用VLFeat库中的函数。
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