OpenCV2学习笔记（十二）：特征提取算法SIFT与SURF_open cv2 特征提取算法

当尝试在不同图像之间进行特征匹配时，通常会遇到图像的大小、方向等参数发生改变的问题，简而言之，就是尺度变化的问题。每幅图像在拍摄时与目标物体的距离是不同的，因此要识别的目标物体在图像中自然会存在不同的尺寸。

因此，计算机视觉中引入尺度不变的特征，主要的思想是每个检测到的特征点都伴随对应的尺度因子。1999年David Lowe提出了著名的尺度不变特征检测器SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法，它具有尺度，旋转，仿射，视角，光照不变性。而加速鲁棒特性特征SURF(Speeded Up Robust Features)算法是SIFT的高效变种。这两个算法申请了专利保护，其专利的拥有者为英属哥伦比亚大学。

关于SIFT和SURF的特征介绍，已经有很多的blog对其进行简介了，见参考的blog。由于还没有将2004年那篇原文精细看完，因此这里只能粗浅地分析两种算法，并描述在OpenCV中如何实现这两种算法的特征检测。

一、基本概念

1.1 算法背景

尺度不变特征转换SIFT是一种著名的计算机视觉的算法，主要用来检测图像中的局部特征，通过在图像中寻找极值点特征，并提取出其这些特征点的位置、尺度和旋转不变量等信息。
其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。

局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。（来自百度百科的解释）

1.2 SIFT算法的主要优点

1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；
3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；
4. 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；
5. 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

1.3 SIFT算法的适用环境

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：

1. 目标的旋转、缩放、平移（RST）
2. 图像仿射/投影变换（视点viewpoint）
3. 光照影响（illumination）
4. 目标遮挡（occlusion）
5. 杂物场景（clutter）
6. 噪声

SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突