本文介绍了计算机视觉中的经典算法SIFT及其关键步骤——高斯金字塔。通过阐述高斯金字塔的构建过程，包括高斯滤波、图像降采样等，展示了如何使用代码实现这一过程。高斯金字塔在去除噪声、保留低频信息方面起到重要作用，为后续的特征提取和匹配奠定基础。
计算机视觉领域中的SIFT算法（尺度不变特征变换）是一种用于图像特征提取和匹配的经典算法。而SIFT算法中的一个重要步骤就是构建高斯金字塔。本文将介绍SIFT算法中的高斯金字塔，并提供相应的源代码。
高斯金字塔是一种图像金字塔的变种，它通过不断降采样和高斯滤波的方式构建多层图像。这些图像层可以表示不同尺度下的图像信息。高斯金字塔的构建过程分为两个主要步骤：首先是生成初始图像，然后通过迭代生成多个层级。
首先，我们需要定义一个用于高斯滤波的核函数。在SIFT算法中，通常使用的是一个二维的高斯函数，它可以通过以下代码实现：
import numpy as np
def gaussian_kernel(size, sigma):
kernel = np.fromfunction
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