没用openCV库怎么提取SIFT特征点

如果没有使用OpenCV库，可以使用其他计算机视觉库来提取SIFT特征点。下面是一个使用MATLAB中的VLFeat工具箱来提取SIFT特征点的例子：

% 读取图像
im = imread('image.jpg');

% 转换为单通道灰度图像
im_gray = single(rgb2gray(im));

% 定义SIFT参数
sift_params = struct('PeakThresh', 0, 'EdgeThresh', 10, 'Octaves', 4, 'Levels', 2);

% 提取SIFT特征点和描述子
[f, d] = vl_sift(im_gray, 'PeakThresh', sift_params.PeakThresh, 'EdgeThresh', sift_params.EdgeThresh, 'Octaves', sift_params.Octaves, 'Levels', sift_params.Levels);

% 显示提取的特征点
imshow(im);
hold on;
vl_plotframe(f);

这个例子使用了MATLAB中的VLFeat工具箱来提取SIFT特征点。首先，使用`imread`函数读取图像，并使用`single`函数将其转换为单通道灰度图像。然后，定义SIFT参数，包括峰值阈值、边缘阈值、八度数和每个八度的层数。最后，使用`vl_sift`函数提取SIFT特征点和描述子，并使用`vl_plotframe`函数在图像上绘制特征点。

需要注意的是，VLFeat工具箱需要单独下载和安装，并将其路径添加到MATLAB的搜索路径中。