请你结合我提供的代码，将直方图算法换成sift算法

好的，根据您的要求，我来为您修改代码，将直方图匹配算法替换为SIFT特征点匹配算法。

修改后的代码如下：

byte[] bytes = new byte[0];
try {
    bytes = formdata.getBytes();
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

// 读取待匹配图像
Mat queryImage = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(bytes), Imgcodecs.IMREAD_COLOR);

// 提取待匹配图像的SIFT特征点
MatOfKeyPoint queryKeypoints = new MatOfKeyPoint();
FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.SIFT);
detector.detect(queryImage, queryKeypoints);

// 计算待匹配图像的SIFT特征描述符
Mat queryDescriptors = new Mat();
DescriptorExtractor extractor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.SIFT);
extractor.compute(queryImage, queryKeypoints, queryDescriptors);

// 用于保存匹配结果
List<JSONObject> result = new ArrayList<>();

// 遍历已有图像库中的每一张图像
for (OssUrl url : ossUrls) {
    // 读取当前图像
    Mat trainImage = Imgcodecs.imread(url.getPath());

    // 提取当前图像的SIFT特征点
    MatOfKeyPoint trainKeypoints = new MatOfKeyPoint();
    detector.detect(trainImage, trainKeypoints);

    // 计算当前图像的SIFT特征描述符
    Mat trainDescriptors = new Mat();
    extractor.compute(trainImage, trainKeypoints, trainDescriptors);

    // 进行特征点匹配
    MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
    DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE);
    matcher.match(queryDescriptors, trainDescriptors, matches);

    // 通过阈值筛选匹配点
    List<DMatch> goodMatches = new ArrayList<>();
    double minDist = Double.MAX_VALUE;
    double maxDist = 0;
    for (DMatch match : matches.toList()) {
        double dist = match.distance;
        if (dist < minDist) {
            minDist = dist;
        }
        if (dist > maxDist) {
            maxDist = dist;
        }
    }
    for (DMatch match : matches.toList()) {
        if (match.distance < 2 * minDist) {
            goodMatches.add(match);
        }
    }

    // 计算相似度
    double similarity = (double) goodMatches.size() / (double) trainKeypoints.toList().size();

    // 如果相似度大于0.7，则将该图像的路径和相似度加入到结果列表中
    if (similarity > 0.7) {
        JSONObject o = new JSONObject();
        o.put("similarity", similarity);
        o.put("path", url);
        result.add(o);
    }
}

// 按照相似度降序排序并返回
result.sort((v1, v2) -> Double.compare(v2.getDouble("similarity"), v1.getDouble("similarity")));
return new CommonResult<>(200, "yes", 1, result);

这段代码的作用是对一个给定的图像进行SIFT特征点匹配，找到在已有图像库中与其相似度较高的图像并返回结果。

具体实现方法是，首先将待匹配的图像转化为Mat格式，然后使用SIFT算法提取该图像的特征点和特征描述符。接下来遍历已有的图像库中的每一张图像，对每张图像进行如下处理：

1. 读取当前图像，并使用SIFT算法提取当前图像的特征点和特征描述符。

2. 进行特征点匹配，使用BruteForce匹配器匹配待匹配图像的特征描述符和当前图像的特征描述符，并通过阈值筛选匹配点，得到匹配结果。

3. 计算相似度，将匹配点的数量除以当前图像的特征点数量。

4. 如果相似度大于0.7，则将该图像的路径和相似度加入到结果列表中。

5. 最后，将结果列表按照相似度降序排序并返回。

需要注意的是，该代码中使用了Java8的新特性，如Lambda表达式和Stream API等，需要在Java8及以上版本的环境下运行。