SIFT算法是一种尺度不变特征变换，用于图像识别和物体检测。它通过高斯模糊构建尺度空间，检测尺度、旋转不变的兴趣点。算法分为四个步骤：1)尺度空间极值检测，使用高斯金字塔和高斯差分金字塔；2)关键点定位，通过三次泰勒展开拟合精确位置和尺度；3)方向分配，根据梯度方向直方图确定关键点方向；4)关键点描述，计算邻域的梯度直方图。SIFT算法具有旋转、尺度和光照不变性，但计算量大，实时性不足。
1、SIFT综述
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004
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