在这个代码示例中,我们使用了VLFeat库来提取SIFT特征。首先,读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后,使用vl_sift函数提取SIFT特征,其中f包含特征点的位置和尺度信息,d包含特征点的描述符。最后,使用vl_plotframe函数在原始图像上显示提取的特征点。 安装VLFeat库 为了运行上述代码,你需要先安装VLFeat库。你可以从VL...
具体来说,vl_sift函数可以用于检测图像中的SIFT特征点,并计算出每个特征点的主要特征描述子。 三、vl_sift函数的使用方法 1. 函数调用格式 [f, d] = vl_sift(I) 其中,I为待检测的图像,返回值f为检测到的特征点的位置和尺度信息,d为特征点的主要描述子。 2. 示例代码 下面是一个简单的示例代码,展示了...
% 使用VLFeat工具箱实现SIFT特征点提取 % [f, d] = vl_sift(single(Igray)); % 其中Igray为灰度图像 2. 匹配算法 匹配算法用于比较两个特征点集的相似度,常见的匹配算法有最近邻匹配、FLANN(快速最近邻搜索库)等。 最近邻匹配:为每个特征点找到最近的特征点,并计算其距离。 % 使用MATLAB内置函数进行匹配 ...
在MATLAB中,可以通过vlfeat工具箱来实现SIFT角点提取。vlfeat是一个视觉库,其中包括了SIFT、SURF等经典的图像特征提取算法。具体来说,vlfeat中提供的函数vl_sift可以用于在MATLAB环境下实现SIFT特征提取。通过调用vl_sift函数,在图像中提取出关键点的坐标、尺度和方向信息,并计算出各个关键点的描述子。 三、MATLAB中如...
功能:该函数读入两幅(灰度)图像,找出各自的 SIFT 特征, 并显示两连接两幅图像中被匹配的特征点(关键特征点(the matched keypoints)直线(将对应特征点进行连接)。判断匹配的准则是匹配距离小于distRatio倍于下一个最近匹配的距离( A match is accepted only if its distance is less than distRatio times the di...
使用vl_sift函数提取图像的SIFT特征。该函数返回一个包含关键点位置、尺度和方向的矩阵,以及每个关键点的描述子。 [f,d]=vl_sift(single(gray_img)); 3.4 可视化关键点 使用vl_plotframe函数将提取到的关键点在原始图像上进行可视化。 imshow(img); holdon; vl_plotframe(f); holdoff; 3.5 保存特征向量 将...
在MATLAB中,可以通过设置坐标轴的范围来实现绘图的放大效果。具体步骤如下: 1. 使用plot函数绘制图形,例如:plot(x, y),其中x和y分别是要绘制的数据点的横坐标和纵坐标。 2. ...
特征提取,包括Covariant detectors,HOG,SIFT,MSER等。VLFeat提供了一个vl_covdet()函数作为框架,可以方便的统一所谓“co-variant feature detectors”,包括了DoG, Harris-Affine, Harris-Laplace并且可以提取SIFT或raw patches描述子。 超像素(Superpixel)分割,包括常用的Quick shift,SLIC算法等 ...
功能:该函数读入两幅(灰度)图像,找出各自的SIFT特征,并显示两连接两幅图像中被匹配的特征点(关键特征点(the matched keypoints)直线(将对应特征点进行连接)。判断匹配的准则是匹配距离小于distRatio倍于下一个最近匹配的距离(A match is accepted only if its distance is less than distRatio times the distance...
问Matlab中的SIFT算法EN医学图像处理案例（九）——SIFT（尺度不变特征变换）算法