opencv-python sift 源码

OpenCV-Python是一个非常流行的计算机视觉库，它可以实现各种图像处理和计算机视觉任务。在OpenCV-Python中，SIFT算法是一种非常流行的特征提取算法，可以用来提取图像中的关键点和描述符。

OpenCV-Python SIFT算法的源码实现主要是基于C++代码实现的，同时支持Python输出。在源码实现中，主要分为以下几个步骤：

1. 构建高斯金字塔，用于不同尺度下的图像处理。

2. 检测图像中的关键点，主要使用了DoG（差分高斯）算法。

3. 对关键点进行方向分配，主要是为了提高算法的鲁棒性。

4. 计算关键点的描述符，主要使用了16×16的方块进行描述符的计算。

在实现过程中，使用了OpenCV-Python提供的一些工具函数，如cv2.imread()、cv2.Sobel()等，方便图像处理和计算。同时，SIFT算法的源码实现还提供了一些可调参数，如图像尺度、关键点数量等，以便用户自行调整算法的表现。

总之，OpenCV-Python SIFT算法的源码实现基于C++语言实现，支持Python输出，实现过程中使用了OpenCV-Python提供的一些工具函数和可调参数，可以实现关键点和描述符的提取。