sift特征匹配matlab代码

下面是一个简单的SIFT特征匹配的Matlab代码示例：

% 读取图像
I1 = imread('image1.png');
I2 = imread('image2.png');

% 转换为灰度图像
I1_gray = rgb2gray(I1);
I2_gray = rgb2gray(I2);

% 使用SIFT算法提取特征
[f1, d1] = vl_sift(single(I1_gray));
[f2, d2] = vl_sift(single(I2_gray));

% 使用KD-Tree进行特征匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 绘制匹配结果
imshow([I1, I2]);
hold on;
plot(f1(1, matches(1, :)), f1(2, matches(1, :)), 'r*');
plot(size(I1, 2) + f2(1, matches(2, :)), f2(2, matches(2, :)), 'g*');
line([f1(1, matches(1, :)); size(I1, 2) + f2(1, matches(2, :))], [f1(2, matches(1, :)); f2(2, matches(2, :))], 'Color', 'y');
hold off;

该代码使用了VLFeat库中的SIFT算法和KD-Tree方法进行特征提取和匹配。在绘制匹配结果时，红色和绿色的星号表示匹配的特征点，黄线连接了匹配的特征点对。