1. SIFT特征提取算法
1.1 算法简介
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。
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出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。
1.2 特点介绍
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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；
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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；
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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；
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高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；
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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 算法可解决的问题
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：
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目标的旋转、缩放、平移（RST）
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图像仿射/投影变换（视点viewpoint）
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光照影响（illumination）
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目标遮挡（occlusion）
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杂物场景（clutter）
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噪声
2. 检测提取感兴趣点
2.1 检测结果
原图：
检测结果：
2.2 实验小结
从上面实验结果来看，harris算法在图像变换次数较多的情况下相比于sift算法提取特征点坐标偏移量相对较小。即sift算法更加精确，位置更加明确，但是算法运行速度比起harris算法来说更慢。
2.3 代码
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from PCV.localdescriptors import sift
from PCV.localdescriptors import harris
# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
imname = 'E:/python/ttwst/picture/24.jpg'
im = array(Image.open(imname).convert('L'))
sift.process_image(imname, 'empire.sift')
l1, d1 = sift.read_features_from_file('empire.sift')
figure()
gray()
subplot(131)
sift.plot_features(im, l1, circle=False)
title(u'SIFT特征',fontproperties=font)
subplot(132)
sift.plot_features(im, l1, circle=True)
title(u'用圆圈表示SIFT特征尺度',fontproperties=font)
# 检测harris角点
harrisim = harris.compute_harris_response(im)
subplot(133)
filtered_coords = harris.get_harris_points(harrisim, 6, 0.1)
imshow(im)
plot([p[1] for p in filtered_coords], [p[0] for p in filtered_coords], '*')
axis('off')
title(u'Harris角点',fontproperties=font)
show()
3. 图片进行SIFT匹配
3.1 匹配结果
图片差异大时：
3.2 实验小结
对于将一幅图像中的特征匹配到另一幅图像的特征，一种稳健的准则是使用这两个特征距离和两个最匹配特征距离的比率，该准则保证能够找到足够相似的唯一特征。因为SIFT算法具有尺度和旋转不变性，所以图片即使角度不同也能找出共同特征点。
3.3 代码
from PIL import Image
from pylab import *
import sys
from PCV.localdescriptors import sift
if len(sys.argv) >= 3:
im1f, im2f = sys.argv[1], sys.argv[2]
else:
# im1f = '../data/sf_view1.jpg'
# im2f = '../data/sf_view2.jpg'
im1f = 'E:/python/ttwst/picture/1.jpg'
im2f = 'E:/python/ttwst/picture/2.jpg'
# im1f = '../data/climbing_1_small.jpg'
# im2f = '../data/climbing_2_small.jpg'
im1 = array(Image.open(im1f))
im2 = array(Image.open(im2f))
sift.process_image(im1f