slic分块后再提取sift特征点

SIFT特征点算法是一种用于图像匹配和物体识别的算法，它可以在图像中检测到一些关键点，并将这些关键点描述成一个向量，以此来进行图像配准或者物体检测。而slic分块算法是一种图像分割算法，它可以将图像分成一些紧凑的区域，减少了图像中的噪声和冗余信息。将两种算法结合起来使用，可以提高SIFT特征点算法的效率和准确性。

具体实现方法如下：

1. 将图像使用slic算法进行分块，得到一些紧凑的区域。

2. 对于每个区域，使用SIFT算法提取特征点。

3. 将所有区域的特征点合并起来，得到整个图像的SIFT特征点。

通过这种方法，可以减少SIFT算法的计算量，同时保证提取出来的特征点具有一定的代表性。