三维旋转拼接matlab代码该任务的目标是实施稳健的单应性和基本矩阵估计 记录通过2D或3D投影变换分隔的图像对。 1对图像拼接 第一步是编写代码以将一对图像拼接在一起。 对于这一部分，您将继续工作 与以下一对（单击图像以下载高分辨率版本）： 1.加载两个图像，将其转换为两倍和灰度。 2.在两个图像中检测特征点。 您可以使用哈里斯拐角检测器代码harris.m 提供或您作为HW 2的一部分开发的Blob检测器。 3.提取两个图像中每个关键点周围的局部邻域，然后简单地通过以下方式形成描述符 将每个邻域中的像素值“展平”为一维向量。 试用dif- 不同的邻域大小，以查看哪种方法效果最好。 如果您使用的是拉普拉斯探测器，请使用 检测到的特征比例尺来定义邻域比例尺。 4.计算一个图像中每个描述符和另一图像中每个描述符之间的距离。 你 可以使用为快速计算欧几里得距离提供的dist2.m。 或者，进行实验 计算归一化相关性，或将所有描述符归一化后的欧几里得距离 零均值和单位标准偏差。 （可选）随时尝试使用SIFT描述符。 我们提供的脚本sift.m包含一些用于计算SIFT描述符的基本代码 圆形区域

图像矩阵matlab代码使用RANSAC进行基本矩阵估计 在这个项目中，我们增加了Matlab代码来估算相机校准，特别是估算相机投影矩阵和基本矩阵。 我们已经对相机投影矩阵进行了精确的估计，并且基本矩阵都可以使用两幅图像上对极线相关的点对应关系进行估计。 我们已经使用线性回归来估计矩阵。 我们将RANSAC与基本矩阵结合使用来处理离群值。 该代码使用Matlab库vlfeat。 vlfeat未包含在提交中。 用户必须从中下载vlfeat才能成功运行该项目。 为了获得更好的性能，已对匹配的兴趣点执行了归一化，以进行基本矩阵估计。 名为Normalized_estimate_fundamental_matrix的函数可实现此目的。 函数Estimate_fundamental_matrix实现基本矩阵的估计，而无需对匹配点进行归一化。 要实现Normalized_estimate_fundamental_matrix，请取消注释proj3_part2.m中的函数调用，并注释掉对Estimate_fundamental_matrix的函数调用。 要实现estimate_fundamental

matlab实现归一化8点法