sift，The Scale Invariant Feature Transform ，尺度不变特征变换，是检测图像中具有唯一性、对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换（如从不同角度拍摄图片）保持不变性的图像局部特征的一种有效方法。可以容易地应用到图像匹配的应用中，如目标检测与识别，或者计算图像间的几何变换。

该算法由David. Lowe在2004年发表，并在好像是2007年申请了专利。

网络已有几个版本的实现

请大家查看sift创始人的代码：David Lowe's SIFT code:

http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints

不过更易用的似乎是Rob Hess维护的sift 库：

http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/

但在使用rob代码的时候发现其非关键代码中的一个错误，而且他的代码只适于做验证，我做了一些小小的改变，使之可以更为方便的使用，可以再命令行下输入图片，并保存结果为图片和文本。文件名是被硬编码进去的

下载地址：http://download.csdn.net/source/2962313

看一下效果吧：

特征图示：

特征匹配

但是sift特征应用也有局限，在我的棋盘图像中很明显，请仔细看特征点的匹配

相关的一个很好网站

牛津视觉几何研究组
Visual Geometry Group at Oxford
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/index.html

http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6117704

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