SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种强大的图像特征提取与匹配技术，广泛应用于计算机视觉领域。它能够识别图像中的关键点并生成描述符，即使在旋转、缩放或光照变化下也能保持稳定性和鲁棒性。

首先，SIFT通过高斯差分函数（DoG）构建多尺度空间，找到极值点作为候选关键点。接着，利用关键点的位置、尺度和方向信息进行精确定位，确保其稳定性。然后，围绕每个关键点创建一个局部坐标系，并计算梯度幅值与方向直方图，形成描述符。这一过程不仅增强了特征的独特性，还提高了匹配效率。

无论是处理全景拼接还是物体识别任务，SIFT都展现出卓越性能。尽管计算复杂度较高，但其出色的适应能力使其成为经典算法之一。💡

计算机视觉 图像处理 SIFT算法