SIFT特征提取

matlab脚本，可实现特征提取。 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），“尺度”的直观第一印象就是大小，尺度不变就是和图片的大小没有关系，简单的SIFT的理解是最后检测出来的特征点匹配适用于所有尺寸的图像

function hh = display_keypoints（ pos scale orient varargin ）
 
% 功能：在原始图像上显示特征点
% 输入:
% pos – 特征点的位置矩阵.
% scale –特征点的尺度矩阵.
% orient –特征点的主方向向量.
% 输出:
% hh-返回向量的线句柄.

hold on;
 
alpha = 0.33; 
beta = 0.33; 
autoscale = 1.5; 
plotarrows = 1; 
sym = ‘‘;
 
filled = 0;
ls = ‘-‘;
ms = ‘‘;
col = ‘‘;
 
varin = nargin - 3;
 
while （varin > 0） & isstr（varargin{varin}）
   vv = varargin{varin};
   if ~isempty（vv） & strcmp（lower（vv（1））‘f‘）
      filled = 1;
      nin = nin-1;
   else
      [lcmmsg] = colstyle（vv）;
      if ~isempty（msg） 
         error（sprintf（‘Unknown option “%s“.‘vv））;
      end
      if ~isempty（l） ls = l; end
      if ~isempty（c） col = c; end
      if ~isempty（m） ms = m; plotarrows = 0; end
      if isequal（m‘.‘） ms = ‘‘; end % Don‘t plot ‘.‘
      varin = varin-1;
   end
end
 
if varin > 0
   autoscale = varargin{varin};
end
   
x = pos（:1）;
y = pos（:2）;
u = scale.*cos（orient）;
v = scale.*sin（orient）;
 
if prod（size（u））==1 u = u（ones（size（x）））; end
if prod（size（v））==1 v = v（ones（size（u）））; end
 
if autoscale
  u = u*autoscale; v = v*autoscale;
end
 
ax = newplot;
next = lower（get（ax‘NextPlot‘））;
hold_state = ishold;
 
x = x（:）.‘; y = y（:）.‘;
u = u（:）.‘; v = v（:）.‘;
uu = [x;x+u;repmat（NaNsize（u））];
vv = [y;y+v;repmat（NaNsize（u））];
 
h1 = plot（uu（:）vv（:）[col ls]）;
 
if plotarrows
  hu = [x+u-alpha*（u+beta*（v+eps））;x+u; ...
        x+u-alpha*（u-beta*（v+eps））;repmat（NaNsize（u））];
  hv = [y+v-alpha*（v-beta*（u+eps））;y+v; ...
        y+v-alpha*（v+beta*（u+eps））;repmat（NaNsize（v））];
  hold on
  h2 = plot（hu（:）hv（:）[col ls]）;
else
  h2 = [];
end
 
if ~isempty（ms） 
  hu = x; hv = y;
  hold on
  h3 = plot（hu（:）hv（:）[col ms]）;
  if filled set（h3‘markerfacecolor‘get（h1‘color‘））; end
else
  h3 = [];
end
 
if ~hold_state hold off view（2）; set（ax‘NextPlot‘next）; end
 
if nargout>0 hh = [h1;h2;h3]; end

 属性            大小     日期    时间   名称
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