错误使用 vl_ubcmatch L1 and L2 must be two dimensional numeric arrays 出错 tiaoshi (line 63) [matches, scores] = vl_ubcmatch(d, kd_tree);

根据错误消息，`vl_ubcmatch`函数要求输入的`d`和`kd_tree`参数必须是二维数值数组。请确保您的特征点描述子`d`和K-D树`kd_tree`满足这一要求。

您可以使用以下代码检查和调整特征点描述子和K-D树的维度：

% 确保特征点描述子d是二维数值数组
assert(ismatrix(d) && isnumeric(d), '特征点描述子d必须是二维数值数组');

% 确保K-D树kd_tree是二维数值数组
assert(ismatrix(kd_tree) && isnumeric(kd_tree), 'K-D树kd_tree必须是二维数值数组');

% 使用vl_ubcmatch函数进行特征点匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d, kd_tree);

在上述代码中，使用`assert`函数对特征点描述子和K-D树的维度进行了验证。如果不满足维度要求，将抛出错误信息。

请确保您的特征点描述子和K-D树符合上述要求，并再次尝试运行代码。如果问题仍然存在，请检查您的代码，确保特征点描述子和K-D树的数据类型和维度是正确的，并且没有其他错误导致此问题。

如果您有任何进一步的疑问，请随时提问。

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ax.plot_surface(grid_x, grid_y, grid_z, facecolors=plt.cm.jet(grid_c), alpha=0.5)报错 Argument Z must be 2-dimensional.

这个错误提示是因为参数 Z 必须是一个二维数组，而你传入的 grid_z 可能是一个一维数组或者不是二维的二维数组。要解决这个问题，可以将 grid_z 转换成二维数组，例如通过 numpy 库的 reshape() 函数来实现：

import numpy as np

grid_z = np.reshape(grid_z, (len(grid_x), len(grid_y)))
ax.plot_surface(grid_x, grid_y, grid_z, facecolors=plt.cm.jet(grid_c), alpha=0.5)

这样就可以将 grid_z 转换成与 grid_x 和 grid_y 一样的二维数组，从而避免了 "Argument Z must be 2-dimensional" 的错误提示。