利用特征点匹配进行单目测距matlab程序

在单目测距中，我们可以使用特征点匹配的方法来计算物体的距离。以下是一个基于Matlab的简单示例程序：

% 读取图像
im = imread('image.jpg');

% 提取SURF特征点
pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(im));
[features, validPts] = extractFeatures(rgb2gray(im), pts);

% 计算相邻两帧图像之间的距离
im2 = imread('image2.jpg');
pts2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(im2));
[features2, validPts2] = extractFeatures(rgb2gray(im2), pts2);
indexPairs = matchFeatures(features, features2);
matchedPoints = validPts(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = validPts2(indexPairs(:, 2));
distances = matchedPoints2.Location - matchedPoints.Location;

% 计算物体距离
focalLength = 1000; % 相机的焦距
baseline = 0.3; % 相机的基线
depths = focalLength * baseline ./ distances(:, 1);

% 显示结果
figure, imshow(im), hold on, plot(matchedPoints.Location(:, 1), matchedPoints.Location(:, 2), 'go');
figure, imshow(im2), hold on, plot(matchedPoints2.Location(:, 1), matchedPoints2.Location(:, 2), 'go');
figure, plot(depths), xlabel('特征点对编号'), ylabel('物体距离');

在上述代码中，我们首先读取需要进行距离测量的图像。然后，使用`detectSURFFeatures`函数从图像中提取SURF特征点，并使用`extractFeatures`函数从这些特征点中提取特征描述符。接着，我们读取第二张图像，并提取其SURF特征点以及特征描述符。然后，使用`matchFeatures`函数将两幅图像的特征描述符进行匹配，并选择匹配点对。接下来，我们计算相邻两帧图像之间特征点的水平距离，然后使用相机的焦距和基线来计算物体的距离。最后，我们使用`plot`函数显示每个特征点对应的物体距离。

需要注意的是，这个程序只是一个简单的示例，实际的单目测距应用需要考虑相机的内外参、图像畸变等因素。