如何结合关键点检测器和关键点描述符来匹配 MATLAB 中的图像？

Question

我想尝试结合使用 3 种不同的关键点检测器（Harris、MSER、DOG）和 3 种不同的特征描述符（SIFT、PCA-SIFT、GLOH）在 MATLAB 中对 2 幅图像进行局部特征匹配。 例如，在匹配两张图片时，我想尝试

的组合

• match_points（哈里斯，SIFT）
• match_points（哈里斯，PCA-SIFT）
• match_points（哈里斯，GLOH）
• match_points（MSER，筛选）
• ...
• match_points（狗，筛选）
• ...

以便我可以比较匹配分数。我正在考虑使用定量测试来获得匹配分数。

我知道我们可以使用 MATLAB 提取 HOG 特征；

[featureVector,hogVisualization] = extractHOGFeatures (img);

对于MSER关键点；

points = detectMSERFeatures(I);

Harris关键点；

corners = detectHarrisFeatures(gr);

但是，我不知道如何在 MATLAB 中结合关键点检测器和关键点描述符？

谢谢。

Answer 1

使用extractFeatures。它支持 SURF、BRISK 和 FREAK 描述符。