用 Matlab 建立图像的三维视觉模型

用 Matlab 建立图像的三维视觉模型

三维视觉是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过多个二维图像的几何关系来建立三维物体的视觉模型。本文将介绍如何使用 Matlab 在图像处理中实现三维视觉建模。

1. 图像获取

在进行三维视觉建模前，需要获取用于建模的二维图像。可以通过摄像头或者本地图像文件来获得图像。在本文中，我们将使用 Matlab 中的 imread 函数读取本地图像文件。

img = imread('example.jpg');

2. 特征提取

特征提取是图像处理中的一个重要步骤，它可以将图像中的关键特征提取出来，用于后续的处理。在三维视觉建模中，我们通常使用 SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取图像特征点。Matlab 中有现成的 SIFT 实现，可以直接调用使用。在本文中，我们使用 Matlab 里的 Computer Vision Toolbox 中的 detectSURFFeatures 函数来提取 SURF 特征点。

points = detectSURFFeatures(img);

3. 特征匹配

在获取到两幅图像的特征点后，需要对两幅图像的特征点进行匹配。在本文中，我们使用 Matlab 中的 matchFeatures 函数实现。

% 获取第二张图片
img2 = imread('example2.jpg');
points2 = detectSURFFeatures(img2);

% 提取两幅图像的特征描述子
[features1, valid_points1] = extractFeatures(img, points);
[features2, val