SIFT特征匹配matlab代码

SIFT特征匹配是一种常见图像处理技术，Matlab中也提供了相关函数。以下是一个简单的SIFT特征匹配的Matlab代码示例：

% 读取两张图片
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

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

% 提取SIFT特征点
[f1,d1] = vl_sift(single(gray1));
[f2,d2] = vl_sift(single(gray2));

% 进行特征点匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 显示匹配结果
figure;
imshow([img1, img2]);
hold on;
plot(f1(1,matches(1,:)), f1(2,matches(1,:)), 'ro', 'MarkerSize', 5);
plot(f2(1,matches(2,:))+size(img1,2), f2(2,matches(2,:)), 'bo', 'MarkerSize', 5);
plot([f1(1,matches(1,:));f2(1,matches(2,:))+size(img1,2)], [f1(2,matches(1,:));f2(2,matches(2,:))], 'LineWidth', 1);
hold off;

这段代码中，首先使用`imread`函数读取两张待匹配的图片。然后将图片转换为灰度图，使用`vl_sift`函数提取SIFT特征点和特征描述子。接着使用`vl_ubcmatch`函数进行特征点匹配，得到匹配结果。最后使用`imshow`和`plot`函数将匹配结果可视化。