一、理论知识

  Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法，对于算法的理论介绍，可以参考这篇文章http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51692415，里面很详细，可以更好的学习。这里就不多介绍。后面就挑选重点的来说

二、SIFT 主要思想

  SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。

三、SIFT算法的主要特点：

 a) 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。

b) 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^[23]。

c) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。

d) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。

e) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

四、SIFT算法步骤：

1）检测尺度空间极值点

2）精确定位极值点

3）为每个关键点指定方向参数

4）关键点描述子的生成

五、程序过程

• 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里，并使用drawKeypoints在图中标识出来
• SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符，特征描述符是一个矩阵
• 使用匹配器matcher对描述符进行匹配，匹配结果保存由DMatch的组成的向量里
• 设置距离阈值，使得匹配的向量距离小于最小距离的2被才能进入最终的结果，用DrawMatch可以显示 

SIFT::SIFT(int nfeatures=0, int nOctaveLayers=3, double contrastThreshold=0.04, double edgeThreshold=  10, double sigma=1.6)  

void SIFT::operator()(InputArray img, InputArray mask, vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray  
descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

<p>class keyPoint{<span style="font-family: Arial;">Point2f pt;</span><span style="font-family: Arial;">float size;</span><span style="font-family: Arial;">float angle;</span><span style="font-family: Arial;">float response;i</span><span style="font-family: Arial;">nt octave;</span><span style="font-family: Arial;">int class_id;</span><span style="font-family: Arial;">}</span></p>

<span style="font-size:18px;">void drawMatches(const Mat&img1, const vector<KeyPoint>&keypoints1, const Mat&img2, const vector<KeyPoint>&keypoints2, 
const vector<DMatch>&matches1to2, Mat&outImg, const Scalar&matchColor=Scalar::all(-1), 
const Scalar&singlePointColor=Scalar::all(-1), const vector<char>&matchesMask=vector<char>(), 
intflags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)</span>

1.生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到一个KeyPoint类型的vector中，keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息，但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面，特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取，结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。
2.keypoint只是达到了关键点的位置，方向等信息，并无该特征点的特征向量，要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作，建立了SiftDescriptorExtractor 对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量

<span style="font-size:18px;">#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc,uchar* argv[])
{const char* imagename = "hand1.jpg";//从文件中读入图像Mat img = imread(imagename);Mat img2=imread("hand3.jpg");//如果读入图像失败if(img.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);return -1;}if(img2.empty()){fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);return -1;}//显示图像imshow("image before", img);imshow("image2 before",img2);//sift特征检测SiftFeatureDetector  siftdtc;vector<KeyPoint>kp1,kp2;siftdtc.detect(img,kp1);Mat outimg1;drawKeypoints(img,kp1,outimg1);imshow("image1 keypoints",outimg1);KeyPoint kp;siftdtc.detect(img2,kp2);Mat outimg2;drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);imshow("image2 keypoints",outimg2);SiftDescriptorExtractor extractor;Mat descriptor1,descriptor2;BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;vector<DMatch> matches;Mat img_matches;extractor.compute(img,kp1,descriptor1);extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);imshow("matches",img_matches);//此函数等待按键，按键盘任意键就返回waitKey();return 0;
}</span>

九、matlab

Demo Software: SIFT Keypoint Detector 代码参考大牛的，网址如下

i1=imread('hand1.jpg');  
i2=imread('hand3.jpg');  
i11=rgb2gray(i1);  
i22=rgb2gray(i2);  
imwrite(i11,'v1.jpg','quality',80);  
imwrite(i22,'v2.jpg','quality',80);  
match('v1.jpg','v2.jpg');  

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548
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