特徴抽出は自分で書いてもいいし、SIFTなんかはVLFeatかLoweのデモ版を使えばよい。まあぶっちゃけあんまり使わないtoolboxですが、いざというときは便利な関数がある。何が便利なのかといえば、結果の図示を楽ちんにできるという関数（showMatchedFeaturesとか）がある、それだけ（OpenCVやVLFeatでもできるけど）。
あとは、estimateGeometricTransformくらいか。この関数は対応点のペアの集合と２つの画像間の変換のモデルを与えてやれば、M-estimatorによるロバスト推定を行い、インライヤーである対応点と推定した変換行列を返す。OpenCVの場合は、対応点からアファイン変換やら射影変換を推定する関数はあるものの、ロバスト推定を行っているわけではないようだ。Multiplev View Geometryを読んでRANSACベースのロバスト推定を実装してもよいが、Maltabのこの関数が便利なのでいまいちPythonで実装する気になれなかった。
