传统CV到深度学习：特征工程与卷积神经网络实战（进阶篇）

摘要：本文深入解析传统计算机视觉特征工程核心算法，并手把手实现首个卷积神经网络。通过OpenCV+SIFT项目与PyTorch实战案例，揭示深度学习如何颠覆传统视觉算法，提供完整可运行的工业级代码。

一、传统特征工程的巅峰：SIFT算法解密

1.1 SIFT核心原理四部曲

1.1.1 尺度空间极值检测

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('scene.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 构建高斯金字塔
octaves = []
for _ in range(4):
    octave = []
    for sigma in [1.6*(2**i) for i in range(5)]:
        blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (0,0), sigmaX=sigma)
        octave.append(blurred)
    octaves.append(octave)
    gray = cv2.pyrDown(gray)

1.1.2 关键点方向分配

# 计算梯度幅值和方向
dx = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_32F, 1, 0)
dy = cv2.Sobel(blurred, cv2.CV_32F, 0, 1)
magnitude = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
orientation = np.arctan2(dy, dx) * 180 / np.pi

# 构建方向直方图
hist = np.zeros(36)
for y in range(keypt_y-8, keypt_y+8):
    for x in range(keypt_x-8, keypt_x+8):
        bin_idx = int(orientation[y,x]//10)
        hist[bin_idx] += magnitude[y,x]

1.2 OpenCV完整SIFT实战

sift = cv2.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)