Harris+SIFT

Harris SIFT（Harris Scale Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。它结合了Harris角点检测和SIFT特征描述子的方法。Harris角点检测用于检测图像中的关键点，而SIFT特征描述子用于描述这些关键点的局部特征。

具体来说，Harris角点检测是一种基于图像灰度变化的方法，用于检测图像中的角点，即具有较大灰度变化的位置。而SIFT特征描述子是一种局部特征描述方法，用于描述关键点周围区域的特征。它通过对关键点周围区域进行尺度空间多分辨率金字塔的构建，并通过高斯差分金字塔检测关键点，然后计算关键点的主方向和生成特征描述子。

Harris SIFT算法的主要步骤包括：
1. 对图像进行灰度转换。
2. 使用Harris角点检测算法检测图像中的关键点。
3. 构建尺度空间多分辨率金字塔，并通过高斯差分金字塔检测关键点。
4. 计算每个关键点的主方向。
5. 生成每个关键点的128维SIFT特征描述子。