123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354553. SIFT算法

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 是一种用于图像特征检测和描述的计算机视觉算法，由David Lowe于1999年开发。它允许对不同尺度、旋转和平移不变性的局部特征进行提取。以下是SIFT算法的基本步骤[^4]:

1. **尺度空间极值检测**[^4]: 首先创建多尺度的高斯金字塔，寻找每个尺度上的关键点（通常是局部极大值）。

2. **尺度空间定位**[^4]: 对找到的关键点进行精确的位置校准，通过从周围像素计算梯度方向来确定关键点的精确位置。

3. **方向分配**[^4]: 计算每个关键点周围的梯度方向分布，选择具有最多重复方向的那一个作为该关键点的方向。

4. **关键点描述符**[^4]: 使用局部邻域的像素灰度值差异，形成一个固定长度的描述子，如128维向量，表示关键点附近的图像信息。

5. **重复性和稳定性检验**[^4]: 检查描述符在不同尺度和旋转下的相似性，只有通过这些测试的关键点被认为是稳定的SIFT特征。

下面是一个简单的Python示例，使用OpenCV库实现SIFT算法[^5]:

import cv2
 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
 img = cv2.imread('image.jpg')  # 替换为实际图片路径
 kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
 cv2.drawKeypoints(img, kp, img, color=(0, 255, 0))
cv2.imshow('SIFT keypoints', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()