算法描述
???????SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分：
建立尺度空间，寻找极值
???????构建图像高斯金字塔，求取DOG，在每一级发现最大与最小值
???????构建的高斯金字塔，每一层根据sigma的值不同，可以分为几个待级，最少有4个。
关键点定位
???????我们在像素级别获得了极值点的位置，但是更准确的值应该在亚像素位置，如何得到--这个过程称为关键点（准确/精确）定位。
???????删除弱边缘--通过Hassian矩阵特征值实现，小于阈值自动舍弃。
关键点方向指定
???????求得每一层对应图像的梯度，根据给定的窗口大小
???????计算每个高斯权重，sigma=scale*1.5, 0-360之间建立36个直方图Bins
???????找最高峰对应的Bin，大于max*80%的都保留
???????这样就实现了旋转不变性，提高了匹配时候的稳定性
???????大约有15%的关键点会有多个方向
关键点描述子
???????拟合多项式插值寻找最大Peak
???????得到描述子 = 4*4*8=128
哪些点是SIFT中要查找的关键点（特征点)?
???????这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失，比如角点、边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点，既然两幅图像中有相同的景物，那么使用某种方法分别提取各自的稳定点，这些点之间会有相互对应的匹配点。
所谓关键点，就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。
根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:
????????????????????????????????????????????????????????????????????????尺度 方向 大小
SIFT特征提取的缺点
- 实时性不高，因为要不断地要进行下采样和插值等操作；
- 有时特征点较少（比如模糊图像）；
- 对边缘光滑的目标无法准确提取特征（比如边缘平滑的图像，检测出的特征点过少，对圆更是无能为力）。
SIFT特征提取可以解决的问题：
目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决：
- 目标的旋转、缩放、平移（RST）
- 图像仿射/投影变换（视点viewpoint）
- 光照影响（illumination）
- 目标遮挡（occlusion）
- 杂物场景（clutter）
?
API
SIFT对象创建函数API
static Ptr<SIFT> features2d::SIFT::create (
int nfeatures = 0,
int nOctaveLayers = 3,
double contrastThreshold = 0.04,
double edgeThreshold = 10,
double sigma = 1.6
)
nfeatures? ? 特征值数量保留的最佳功能的数量。这些特征按其分数排名（在SIFT算法中作为局部对比度测量）
nOctaveLayers 高斯计算的层数
contrastThreshold 用于过滤掉半均匀（低对比度）区域中的弱特征的对比度阈值。 阈值越大，检测器产生的特征越少。论文给出的值是0.3，opencv默认0.4区别不大
?
edgeThreshold 用于过滤边缘特征的阈值。请注意，其含义与contrastThreshold不同，即
edgeThreshold越大，滤除的特征越少（保留的特征越多）一般默认10
sigma 高斯的sigma应用于每层＃0的输入图像。如果使用图像较弱，则可能需要减少数量。默认1.6
?
SIFT提取关键点函数API
features2d::SIFT::detect(
InputArray image,
vector<KeyPoint>& keypoints,
InputArray mask=noArray()
);
- image?待检测的图像
- keypoints?检测到的关键点集合
- mask?指定在哪里寻找关键点的掩码（必须是在感兴趣区域中具有非零值的8位整数矩阵）
SIFT绘制关键点函数API
drawKeypoints(
InputArray image,
vector<KeyPoint>& keypoints,
InputOutputArray outImage,
const Scalar& color=Scalar::all(-1),
int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT
);
- image?进行绘制的图像
- keypoints?来自源图像的关键点
- outImage?绘制完成后输出图像
- color?关键点的颜色 默认值随机值
- DrawMatchesFlags?设置绘图功能的标志 默认圆圈
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/features2d.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::features2d; // 识别名称空间发生错误 后来发现这个删掉也能运行
int main()
{
Mat img = imread("tahiti.jpg");
imshow("asd", img);
int numFeatures = 100;
Ptr<SIFT>detector = SIFT::create(numFeatures);
vector<KeyPoint>keypoint;
detector->detect(img, keypoint, Mat());
printf("wuhu:%d", keypoint.size());
Mat key;
drawKeypoints(img, keypoint, key, Scalar(100,150,100), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
imshow("wuhu", key);
waitKey(0);
return 0;
}代码示例：
?SIFT特征提取的缺点暴露无余，对于过于平滑的边缘无法提取. 些许模糊的图像也会造成很大的影响。（例如下面的草地，远处的山和蓝天）
