图像几何特征提取步骤及matlab代码

图像几何特征提取步骤一般包括以下几个步骤：

1. 图像预处理：包括图像二值化、去除噪声、边缘检测等操作，以便于后面的特征提取。

2. 特征点提取：通过角点检测、边缘检测等方法，提取出图像中的特征点。

3. 特征描述：对提取出的特征点进行描述，一般使用局部特征描述算法，例如SIFT、SURF、ORB等。

4. 特征匹配：将待检测图像中的特征点与模板图像中的特征点进行匹配，一般使用基于距离的匹配算法，例如最近邻匹配、最近邻与次近邻匹配等。

5. 特征筛选：通过筛选算法，例如RANSAC，剔除匹配错误的特征点。

6. 特征变换：通过特征点的变换，例如仿射变换、透视变换等，实现图像的几何变换。

以下是一个简单的基于角点检测的特征提取的matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 使用Harris角点检测算法，提取特征点
points = detectHarrisFeatures(grayImg);

% 显示特征点
imshow(grayImg);
hold on;
plot(points.selectStrongest(100));
hold off;

该代码使用Harris角点检测算法，提取灰度图像中的100个特征点，并将其在图像中显示出来。