自学教程：Python语言实现SIFT算法

本文侧重于如何使用Python语言实现SIFT算法

所有程序已打包：基于OpenCV-Python的SIFT算法的实现

一、什么是SIFT算法

  SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

二、准备工作

2.1 实验设备

  本文在Windows10系统上，使用pycharm软件完成所有实验。

2.2 OpenCV安装

  我们可以使用OpenCV库中的cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数实现SIFT，但由于专利保护，很多版本的OpenCV库已无法提供该函数，目前仅3.4.2.16版本的OpenCV库可使用此函数。

安装教程：
  （1）查看当前版本opencv：进入cmd（组合键win+R，输入cmd），输入conda list，查看当前pycharm所有库并找到opencv-python，若找不到库，说明没有安装。
  （2）卸载原版本（在cmd中输入：pip uninstall opencv）
  （3）安装新版本（在cmd中输入：pip install opencv-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
  （4）安装附属库（在cmd中输入：pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"）

三、实验工作

3.1 图像选择

  这里选择经典的lena图像作为实验对象，为了选择一个待匹配图像，本文使用如下代码对lena图像进行逆时针45°旋转。

from PIL import Imageimg = Image.open('lena.png')img2 = img.rotate(45)       # 逆时针旋转45°img2.save("lena_rot45.png")img2.show()

参考图像与待匹配图像（即旋转图像）如下图所示：

3.2 程序实现

"""图像匹配
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