1 I = vl_impattern('roofs1') ;
 2 image(I) ;
 3 %vl_sift函数的输入是一个单精度的灰度图像,灰度值区间归一化到[0, 255]。
 4 %因此图像 I 需要通过下面的函数转成相应的格式:
 5 I = single(rgb2gray(I)) ;
 6 %vl_sift( )的输出矩阵 这里f是一个[x,y,s,th]的向量矩阵,
 7 %其中一列的前两个x,y表示兴趣点的中心位置,s表示兴趣点的尺度大小,th是其梯度方向。
 8 %d表示128维的特征向量
 9 [f,d] = vl_sift(I) ;
10 perm = randperm(size(f,2)) ;
11 sel = perm(1:50) ;
12 h1 = vl_plotframe(f(:,sel)) ;
13 h2 = vl_plotframe(f(:,sel)) ;
14 set(h1,'color','k','linewidth',3) ;
15  set(h2,'color','y','linewidth',2) ;

转载于:https://www.cnblogs.com/hsy1941/p/7231574.html

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