SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取和匹配的算法。它的主要优点是对图像的尺度、旋转和亮度变化具有较强的鲁棒性。
基本原理：
- Scale-space peak selection: Potential location for finding features.
- Keypoint Localization: Accurately locating the feature keypoints.
- Orientation Assignment: Assigning orientation to keypoints.
- Keypoint descriptor: Describing the keypoints as a high dimensional vector.
- Keypoint Matching
尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection）
通过不同尺度下的高斯滤波来检测图像中的关键点。SIFT使用高斯函数构建尺度空间金字塔，在不同的尺度上对图像进行平滑操作，然后通过比较相邻尺度空间的像素值，检测出图像的极值点（局部最大或局部最小）作为候选的关键点。
SIFT 算法在检测局部极值点时，通常是检查一个像素点周围的 26 个像素&#
