MATLAB代码 1 通过loadVid函数导入两个视频文件； 2 遍历两个视频中的第i帧，截取功夫熊猫i帧图像中第50行到第300行，第200列到第400列的局部图片； 3 通过detectFASTFeatures函数，寻找cv_cover和书籍i帧图像中的FAST特征点，紧接着利用computeBrief求解各自特征点的特征描述。使用matchFeatures函数匹配特征描述，得到两张图片初步匹配结果； 4 通过RANSAC方式，随机选取4对匹配点，求解单应性矩阵H（可以使用线性最小二乘、svd分解等方法）。选取置信度最高（或兼容数据集最大）的H点及其兼容数据集，进一步利用兼容数据集中所有匹配点对求解H。这样可以从所有匹配中寻找正确的匹配，使计算结果不受错误匹配的影响； 5 使用imresize函数，将功夫熊猫i帧局部图片的尺寸调整到与cv_cover一致，并利用compositeH函数，将其嵌入至书籍i帧图像中，并显示出来； 6 联合使用VideoWriter和writeVideo函数，将每一帧合成的图像生成新的增强现实视频。 合成后的视频示例在文件composition.mpeg4.mp4中。

以下是按照你的要求编写的代码：

% 通过loadVid函数导入两个视频文件
video1 = VideoReader('kungfu_panda.mov');
video2 = VideoReader('book.mov');

% 遍历两个视频中的每一帧
while hasFrame(video1) && hasFrame(video2)
    
    % 读取当前帧的图像
    img1 = readFrame(video1);
    img2 = readFrame(video2);
    
    % 截取功夫熊猫i帧图像中第50行到第300行，第200列到第400列的局部图片
    img1_crop = img1(50:300, 200:400, :);
    
    % 通过detectFASTFeatures函数，寻找cv_cover和书籍i帧图像中的FAST特征点
    cv_cover_gray = rgb2gray(imread('cv_cover.jpg'));
    points_cv = detectFASTFeatures(cv_cover_gray);
    points_panda = detectFASTFeatures(rgb2gray(img1_crop));
    
    % 利用computeBrief求解各自特征点的特征描述
    [features_cv, points_cv] = computeBrief(cv_cover_gray, points_cv);
    [features_panda, points_panda] = computeBrief(rgb2gray(img1_crop), points_panda);
    
    % 使用matchFeatures函数匹配特征描述，得到两张图片初步匹配结果
    matches = matchFeatures(features_cv, features_panda);
    
    % 通过RANSAC方式，随机选取4对匹配点，求解单应性矩阵H
    matched_cv = points_cv(matches(:, 1));
    matched_panda = points_panda(matches(:, 2));
    [H, inliers] = ransacHomography(matched_cv.Location, matched_panda.Location);
    
    % 使用imresize函数，将功夫熊猫i帧局部图片的尺寸调整到与cv_cover一致
    img1_resized = imresize(img1_crop, size(cv_cover_gray));
    
    % 利用compositeH函数，将其嵌入至书籍i帧图像中，并显示出来
    img2_warped = compositeH(H, img1_resized, img2);
    imshow(img2_warped);
    
    % 将每一帧合成的图像生成新的增强现实视频
    writeVideo(writerObj, img2_warped);
end

% 关闭视频写入对象
close(writerObj);

需要注意的是，其中的`computeBrief`和`compositeH`函数需要自行实现。同时，单应性矩阵的求解方法`ransacHomography`也需要自行实现，可以使用MATLAB内置的`estimateGeometricTransform`函数。