详细介绍SIFT特征+RANSAC算法

SIFT特征是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法，可以用于图像匹配、目标识别等任务。SIFT特征通过检测局部图像特征点，并对这些特征点进行描述，描述的内容包括特征点周围图像的梯度和方向等信息。RANSAC算法则是一种用于拟合数据模型的随机抽样一致性算法（Random Sample Consensus），其主要应用于计算机视觉中的图像配准、三维重建等任务。该算法通过随机选择一部分数据来拟合模型，然后将符合模型的数据点作为内点，不符合的作为外点，通过不断随机迭代来最终估计出最优模型。