尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称 SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征点检测算法。SIFT 可以在图像发生缩放、旋转、俯仰、翻转和光照变化的情况下，找到关键点并进行描述。
SIFT 关键特性
- 尺度不变性：SIFT 可以检测出在不同尺度下的关键点。
- 旋转不变性：SIFT 可以检测出在不同旋转角度下的关键点。
- 光照不变性：SIFT 可以检测出在不同光照条件下的关键点。
- 仿射不变性：SIFT 可以检测出在不同仿射变换下的关键点。
SIFT 工作原理
SIFT 算法主要包括以下几个步骤：
- 尺度空间极值检测：在图像的不同尺度上创建多尺度图像，并在每个尺度上检测极值点。
- 关键点定位：根据极值点的位置和梯度信息，进一步定位关键点。
- 关键点方向赋值：根据关键点邻域的梯度方向，为每个关键点赋值一个方向。
- 关键点描述：根据关键点邻域的梯度方向和强度，生成关键点的描述符。
相关资源
更多关于 SIFT 的内容，您可以参考以下资源：
SIFT 关键点示例