用MATLAB写一个ORB算法进行特征提取与匹配，且特征点进行筛选

好的，这是一个很有趣的问题。首先，ORB算法是一种计算机视觉中的特征提取算法，它可以实现快速而准确的特征点检测和匹配。在MATLAB中，可以使用Computer Vision Toolbox中的函数来实现ORB算法。下面是一个简单的示例代码：

% 读取图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

% 创建ORB特征检测器
detector = vision.FeatureDetector('ORB');

% 检测图像1和图像2中的ORB特征点
keypoints1 = step(detector, gray1);
keypoints2 = step(detector, gray2);

% 创建ORB特征描述符
extractor = vision.FeatureExtractor('ORB');

% 提取图像1和图像2中的ORB特征描述符
[features1, validKeypoints1] = step(extractor, gray1, keypoints1);
[features2, validKeypoints2] = step(extractor, gray2, keypoints2);

% 进行ORB特征点匹配
matcher = vision.DescriptorMatcher('BruteForce');
matches = matchFeatures(features1, features2, 'MatchThreshold', 10, 'MaxRatio', 0.7);

% 筛选出最佳匹配点
matchedPoints1 = validKeypoints1(matches(:, 1));
matchedPoints2 = validKeypoints2(matches(:, 2));

% 显示匹配结果
showMatchedFeatures(img1, img2, matchedPoints1, matchedPoints2, 'montage');

代码中的第一个步骤是读取两张图像并将它们转换为灰度图像。接下来，我们创建一个ORB特征检测器，并使用它来检测两张图像中的ORB特征点。然后，我们创建一个ORB特征提取器，并使用它来提取两张图像中的ORB特征描述符。接下来，我们使用ORB特征描述符匹配器来匹配两张图像中的ORB特征点，并筛选出最佳匹配点。最后，我们显示匹配结果。