一、SIFT算法

SIFT，即尺度不变特征变换算法（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种算法。 SIFT具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、 3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对，应用广泛。

二、SIFT实现过程

SIFT特性：

独特性，也就是特征点可分辨性高，类似指纹，适合在海量数据中匹配。
多量性，提供的特征多。
高速性，就是速度快。
可扩展，能与其他特征向量联合使用。

SIFT特点：

旋转、缩放、平移不变性
解决图像仿射变换，投影变换的关键的匹配
光照影响小
目标遮挡影响小
噪声景物影响小

SIFT算法步骤：

尺度空间极值检测点检测
关键点定位：去除一些不好的特征点，保存下来的特征点能够满足稳定性等条件
关键点方向参数：获取关键点所在尺度空间的邻域，然后计算该区域的梯度和方向，根据计算得到的结果创建方向直方图，直方图的峰值为主方向的参数
关键点描述符：每个关键点用一组向量（位置、尺度、方向）将这个关键点描述出来，使其不随着光照、视角等等影响而改变
关键点匹配：分别对模板图和实时图建立关键点描述符集合，通过对比关键点描
述符来判断两个关键点是否相同

三、代码实现

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('image/harris2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray, None)     # 找到关键点
img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)      # 绘制关键点
cv2.imshow('sp', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果如下所示：

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OpenCV与图像处理学习十四——SIFT特征（含代码）

OpenCV与图像处理学习十四——SIFT特征（含代码）

一、SIFT算法

二、SIFT实现过程

三、代码实现

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