SIFT算法详解
本文深入解析SIFT（尺度不变特征转换）算法的工作原理及其应用场景。SIFT能够克服图像在不同尺度、旋转、亮度及视角变化下的挑战，实现精确的特征匹配。文章详细介绍了构建尺度空间、LoG近似、特征点定位等关键步骤，并展示了实际应用效果。
这篇文章参考了Utkarsh的博客，感觉他对SIFT的理解非常深刻，传送门在此：SIFT--Utkarsh
SIFT学习
1. SIFT：ScaleInvariant Feature Transform
不同图像间的特征匹配是计算机视觉中的一个焦点，如果图片是大致相似的（同样的尺寸，同样的方向），简单的角点检测（Harris）是可行的。但是如果图象有不同尺度和旋转，你就需要尺度不变的特征转换（SIFT）。
2. 为毛SIFT牛叉
SIFT不仅仅是尺度不变，你可以改变下列几项，一样能获得较好的结果。
² 尺度
² 旋转
² 亮度（强度）
² 视角
下面是一个例子：
我们要寻找这些目标：
这是我们搜索的场景：
这是我们得到的结果：
大的矩形标识的是匹配的图片，小的矩形标识的是这些区域里的单个特征。注意这些大的矩形是根据目标的朝向和尺度来刻画的。
3. 算法
SIFT是一个较复杂的算法，所以我把整个算法分割成几个部分，这是整个大纲。
这是最初的准备工作，你要创建一个原始图片的一组尺度图来确保尺度不变。
高斯拉普拉斯算子对于查找特征点很有帮助，但是消耗太大，所以我们采用在之前创建的尺度图来完成近似LoG的计算
在之前快速近似策略上，我们尝试查找特征点，在我们前一步的计算得到高斯差分（DoG）中查找极大值和极小值。
边缘和低对比度区域是不合适的特征点。去除它们使得算法更有效和鲁棒性。这里使用了一个类似Harris角点的技术。
每个特征点都会计算出一个方向，它会涉及到更多的计算，这可以有效的去除方向的影响，使得它满足方向不变性。
4. 你能用SIFT干什么
图片检索追踪。。。。。。。。whatever you like
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