本文介绍了SIFT算法在OpenCV中的应用，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述符计算以及关键点匹配。SIFT通过检测尺度空间的局部极值来寻找兴趣点，并通过Hessian矩阵消除低对比度和边缘关键点。此外，文章还讨论了如何为关键点分配方向和构建描述符，以及如何进行稳健的关键点匹配策略。
一、概述
2004 年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe在他的论文Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 中提出了一种新算法 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ，该算法提取关键点并计算其描述符。
SIFT算法主要涉及四个步骤。
1、尺度空间极值检测
从上图可以看出，我们不能使用同一个窗口来检测不同尺度的关键点。小的角点也没有问题。但是要检测更大的角点，我们需要更大的窗口。为此，使用了尺度空间过滤。其中，高斯拉普拉斯算子对具有各种
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