特征匹配在计算机视觉中的应用

特征匹配是计算机视觉领域中的重要技术之一，用于在图像或视频中寻找相似的特征点或对象。通过特征匹配，我们可以实现目标检测、图像配准、三维重建等多种应用。本文将介绍特征匹配的基本概念和常用算法，并提供相应的源代码示例。

1. 特征提取
   特征提取是特征匹配的第一步，它的目标是从图像或视频中提取出具有代表性的特征点或描述子。常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

下面是一个使用OpenCV库中的SIFT算法进行特征提取的示例代码：

import cv2

def extract_sift_features(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread